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大学のマイクロクレディリアルデータ分析 + 1 ECTSクレジット

Institución Educativa
モード オンライン
間隔 25 時間
クレジット 1 CR
言語 スペイン語
Q267.00
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Plan de estudios

まとめ

データサイエンスは、統計、コンピューターサイエンス、ドメインの知識の使用を組み合わせて、データから貴重な情報を抽出する規律です。データサイエンスは、意思決定、革新、競争力を改善したい企業や組織にとって不可欠なツールとなっています。データ分析では、データサイエンスの基本概念、Pythonの使用やNumpy、Pandas、Matpletlib、Scikit-Learningなどのデータ分析のためにその主要な書店などのデータ分析に必要なツール、およびそれらをさまざまな実用的なケースに適用する方法を学びます。さらに、データとプライバシーを保護するために考慮しなければならない法的側面を知ることができます。

目標

- データサイエンスとは何か、アプリケーションと利点は何ですか。 - データ分析のために最も人気があり汎用性の高い言語の1つであるPythonを使用することを学びます。 - データ分析のためにメインのPython書店を慣れさせます。 - 非構造化または分散データの管理を促進する2つのシステムであるMongodbとHadoopの使用を学びます。 - 取得した知識をさまざまな実用的なケースに適用します。

プロの出口

- データアナリスト、データの解釈と変換を担当する有用な情報 - データサイエンティック、大量の情報からのモデリングとトレンドの提供に特化したデータエンジニア - データエンジニア、データインフラストラクチャの作成とメンテナンスに焦点を当て、分析コンサルタント、データベースの戦略に関する企業へのアドバイス - 視覚化スペシャリスト、意思決定を促進するためのグラフィック表現のデザイン。

あなたを準備するために

データ分析により、Pythonやその他のツールでデータを処理、分析、解釈できるデータサイエンティストになる準備ができています。コースの終わりには、各ケースに最も適切な手法と方法論を使用して、ゼロからデータサイエンスプロジェクトを実行できます。また、グラフィック、テーブル、またはレポートを使用して、分析の結果を明確かつ効果的に伝えることもできます。

誰が演説されていますか

データ分析は、データサイエンスとデータ分析の世界で始めたいすべての人を対象としています。以前のプログラミングや統計的知識は必要ありませんが、数学的および論理的根拠を持つことをお勧めします。このコースは、データサイエンスの理論的かつ実用的な紹介を提供するように設計されています。

方法論

私たちの方法論は、テクノロジー、教育学、共感を組み合わせて、調整された学習を兼ね備えています。

あなたはリズムをマークし、方法を決定し、人工知能が意味と目的を持ってより良く学ぶようにあなたを伴います。

実現されたパーソナライズされた学習

あなたのスタイル、興味、レベルがルートを定義します。あなたは出発点です。

動作中の構成主義

探索し、経験し、適用します。学習とは、暗記ではなく理解を意味します。

あなたを監督するのではなく、あなたに同行する彼

Phia、私たちの人工知能アシスタントは、あなたの自律性を制限することなくあなたを導きます。

圧力のない評価

継続的かつ適応的なフィードバック。学習はプロセスであり、数字ではないからです。

Certificación

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Unimiamiによって発行された25時間と1つのECTSのデータ分析大学のマイクロクレジナルの学位

奨学金

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最もアクセスしやすいトレーニングを作成します:0%の関心を終えて、パーソナライズされた奨学金を取得します。

Eduahubでは、教育は誰でも利用できる必要があると考えています。したがって、私たちは、実用的、現在、質の高いトレーニングへのアクセスを促進する奨学金計画を提供し、経済的障壁を排除します。

-25%

卒業生奨学金:エドゥアフブの元学生向け。

-20%

失業奨学金:失業者であることが証明された場合。

-20%

多数の家族奨学金:3人以上の子供がいる家族向け。

-20%

障害奨学金:障害のある人向け≥33%。

-15%

Emprende Scholarship:あなたの活動を認定する自己雇用のために。

-15%

奨学金のお勧め:卒業生から推薦される場合。

-15%

グループ奨学金:3人以上の共同碑文。

単一のプラットフォーム上の教育宇宙全体。

自律的に目的を持って形成するように導く直感的な環境。

もっと知ってください

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モバイル、タブレット、またはPCで24時間年中無休で利用できます。いつ、どのようにトレーニングするかを決定します。

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