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डेटा साइंस में मास्टर: डेटा साइंस में मास्टर

Institución Educativa
तरीका ऑनलाइन
अवधि 1500 घंटे
बोली स्पैनिश
Rs. 187,400.00
Pago en cuotas sin intereses Acceso para siempre para consultar tu curso

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Plan de estudios

सारांश

डेटा विज्ञान कंपनियों में एक प्रवृत्ति बन गया है, यह जानने के लिए कि जानकारी कैसे निकालना है, इसका विश्लेषण करना है और डेटा के आधार पर निर्णय लेने में सक्षम होना अंतर है और किसी भी क्षेत्र में सफलता प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है। डेटा साइंस में इस मैजिस्टर के लिए धन्यवाद, आप बड़े डेटा द्वारा दी जाने वाली तकनीकों और उपकरणों के लिए बड़े पैमाने पर जानकारी निकालना सीखेंगे, उन्हें संसाधित करेंगे और उन्हें MySQL और गैर -प्रासंगिक के साथ दोनों संबंधपरक डेटाबेस में संग्रहीत करें, जो कि MongoDB के लिए, विभिन्न एल्गोरिदम और तंत्रों के माध्यम से उनका विश्लेषण करें, जो कि पायथन और आर भाषाओं के लिए धन्यवाद देते हैं। इसके अलावा, आप वेब डेटा का विश्लेषण करने के लिए Google Analytics का उपयोग करेंगे और आप मशीन लर्निंग और कृत्रिम दृष्टि में डेटा विज्ञान के अनुप्रयोग को देखेंगे।

लक्ष्य

- बड़े डेटा के लिए बड़े पैमाने पर डेटा का प्रबंधन करें और बिजनेस इंटेलिजेंस टूल और तकनीकों का उपयोग करें। - पता है कि डेटा विज्ञान के लिए क्या है और डेटा विश्लेषण के लिए कौन सी तकनीक, उपकरण और भाषाएं उपयोग करती हैं। - MySQL के लिए संबंधपरक डेटाबेस का प्रबंधन करें और MongoDB के लिए गैर -प्रासंगिक। - पायथन में प्रोग्राम करना सीखें और अपने बुकस्टोर्स और डेटा विश्लेषण के कार्यों का उपयोग करें। - GGPLOT2 बुकस्टोर के लिए R में पेशेवर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं। - किसी वेबसाइट पर जानकारी का विश्लेषण, प्रबंधन और कल्पना करने के लिए Google Analytics का उपयोग करें। - मशीन लर्निंग के आवेदन, चैटबॉट्स का निर्माण और डेटा विज्ञान में कृत्रिम दृष्टि देखें।

व्यावसायिक अवसर

डेटा साइंस आज विशेषज्ञों के लिए एक महान मांग के साथ एक पेशेवर क्षेत्र है क्योंकि सभी कंपनियां सूचना के एक महान विश्लेषण और एक सही निर्णय लेने के लिए अन्य प्रतियोगियों से खुद को अलग करना चाहती हैं। इसलिए, डेटा साइंस में इस मैजिस्टर के लिए धन्यवाद, आप डेटा विश्लेषक, डेटा वैज्ञानिक, दृश्य विश्लेषक या बिग डेटा इंजीनियर के रूप में चुनेंगे।

तुम्हें तैयार करने के लिए

डेटा साइंस में इस मैजिस्टर के साथ आप बिग डेटा तकनीकों और टूल्स का शोषण करेंगे, आप MySQL और गैर -रिलेशनल से MongoDB के साथ संबंधपरक डेटाबेस का प्रबंधन करेंगे, आप पायथन और R भाषाओं के साथ जानकारी का विश्लेषण करेंगे और आप बुकस्टोर्स के साथ पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन बनाएंगे जो वे प्रदान करते हैं। इसके अलावा, आप वेब डेटा का विश्लेषण करने के लिए Google Analytics का उपयोग करेंगे और आप मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल विजन के एप्लिकेशन को देखेंगे।

यह किसे संबोधित है?

डेटा साइंस में मैजिस्टर का उद्देश्य तकनीकी, सांख्यिकीय, प्रशासनिक या यहां तक कि व्यावसायिक प्रोफाइल है, जो मुख्य सूचना विश्लेषण तकनीकों, डेटाबेस प्रबंधन, निर्णय लेने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन का निर्माण और नई तकनीकों जैसे कि उनकी कंपनियों में मशीन लर्निंग जैसी नई प्रौद्योगिकियों के अनुप्रयोग की तलाश में हैं।

आधिकारिक चरित्र

यह प्रशिक्षण आधिकारिक विनियमित प्रशिक्षण (शिशु शिक्षा, प्राथमिक शिक्षा, माध्यमिक शिक्षा, आधिकारिक पेशेवर प्रशिक्षण एफपी, बैकलौरीएट, विश्वविद्यालय की डिग्री, आधिकारिक विश्वविद्यालय मास्टर और पीएचडी) के दायरे में शामिल नहीं है। इसलिए यह एक पूरक और/या विशेषज्ञता प्रशिक्षण है, जिसका उद्देश्य एक पेशेवर प्रकृति के कुछ कौशल, कौशल या योग्यता प्राप्त करना है, जो कि वर्कबैग और/या विपक्षी प्रतियोगिताओं में योग्यता के रूप में मुश्किल से सक्षम है, हमेशा पूरक प्रशिक्षण अनुभाग के भीतर और/या निरंतर प्रशिक्षण हमेशा सार्वजनिक श्रम स्टॉक बाजार के सार्वजनिक श्रम स्टॉक की विशिष्ट आवश्यकताओं की समीक्षा करने के लिए आवश्यक है।

क्रियाविधि

हमारी कार्यप्रणाली आपके अनुरूप सीखने के लिए प्रौद्योगिकी, शिक्षाशास्त्र और सहानुभूति को जोड़ती है।

आप गति निर्धारित करते हैं, रास्ता तय करते हैं और कृत्रिम बुद्धिमत्ता आपका साथ देती है ताकि आप अर्थ और उद्देश्य के साथ बेहतर सीख सकें।

वास्तव में वैयक्तिकृत शिक्षण

आपकी शैली, रुचियां और स्तर मार्ग निर्धारित करते हैं। आप शुरुआती बिंदु हैं.

कार्रवाई में रचनावाद

अन्वेषण करें, प्रयोग करें और लागू करें। सीखने का मतलब समझना है, याद रखना नहीं।

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Certificación

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Euroinnova अंतर्राष्ट्रीय ऑनलाइन शिक्षा द्वारा जारी डिग्री, AEEN (स्पेनिश बिजनेस स्कूल एसोसिएशन) के सदस्य और QS वर्ल्ड यूनिवर्सिटी रैंकिंग द्वारा ऑनलाइन शिक्षा में शैक्षणिक उत्कृष्टता के साथ मान्यता प्राप्त है।

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