ビッグデータと分析のプログラムを証明します
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まとめ
テクノロジーセクターで最も重要なコンサルティング会社によると、ビジネスインテリジェンスの分野でのプロファイルの需要は、今後数年間で指数関数的に成長し、管理が不可能になります。このシナリオに応じて近年登場している技術ツールの1つは、ビッグデータです。現在、多くの人は、データが多すぎて、ビジネスに価値を追加する方法で知らない、または保存できるという悪魔に直面しています。実際には、ビッグデータはもはや単なる別の代替手段ではなく、日常生活に影響を与え、影響を与え続けている有用な技術のエステルニアルコンポーネントの1つであり、故意または知らないうちに影響を与え続けます。ビッグデータの世界は進化を止めません。毎日、新しい実用的なアプリケーションとソリューションは、以前に解決できなかった従来の問題に見られます。特に、より多くのデータデータがVRAYの異なる起源のソースから生成される世界では、より多くのデータデータが生成されます。要約すると、さまざまな揮発性である大量のデータがあり、特定の時間枠で処理する必要があります。過去には、ソーシャルネットワーク、インターネット、産業、都市全体などの動作コンテンツとデータ分析へのデータを処理することは考えられないタスクでしたが、ビッグデータなどの技術ツールのおかげで、今では現実になっています。絶え間ない変化と進歩の世界を専門としていますか?
目標
専門的な機会
準備を整えるために
ビッグデータと分析の証明書プログラムは、ビジネスインテリジェンスの専門家に対する需要の増加に備えています。ビッグデータの導入、データの視覚化のためのPower BI、およびデータウェアハウス設計のSQLをカバーするモジュールを使用すると、膨大で多様なデータセットから貴重な洞察を抽出するために必要なスキルを習得します。コースの後、データモデルを作成し、複雑なデータ分析を実行し、効率的なデータウェアハウスを設計することができます。ビッグデータの進化する世界を受け入れ、絶え間ない進歩の分野の専門家になります!
誰に宛てたものですか?
テクノロジーセクターで最も重要なコンサルティング会社によると、ビジネスインテリジェンスの分野でのプロファイルの需要は、今後数年間で指数関数的に成長し、管理が不可能になります。このシナリオに応じて近年登場している技術ツールの1つは、ビッグデータです。現在、多くの人は、データが多すぎて、ビジネスに価値を追加する方法で知らない、または保存できるという悪魔に直面しています。実際には、ビッグデータはもはや単なる別の代替手段ではなく、日常生活に影響を与え、影響を与え続けている有用な技術のエステルニアルコンポーネントの1つであり、故意または知らないうちに影響を与え続けます。ビッグデータの世界は進化を止めません。毎日、新しい実用的なアプリケーションとソリューションは、以前に解決できなかった従来の問題に見られます。特に、より多くのデータデータがVRAYの異なる起源のソースから生成される世界では、より多くのデータデータが生成されます。要約すると、さまざまな揮発性である大量のデータがあり、特定の時間枠で処理する必要があります。過去には、ソーシャルネットワーク、インターネット、産業、都市全体などの動作コンテンツとデータ分析へのデータを処理することは考えられないタスクでしたが、ビッグデータなどの技術ツールのおかげで、今では現実になっています。絶え間ない変化と進歩の世界を専門としていますか?
公式キャラクター
このトレーニングは、公式の規制トレーニングの範囲(乳児教育、初等教育、中等教育、公式専門訓練FP、バカロレア、大学の学位、公式大学の修士号、博士号)の範囲に含まれていません。したがって、それは補完的および/または専門的なトレーニングであり、専門的な性質の特定のスキル、スキル、または適性を獲得することを目的としており、ワークバッグや野党競争のメリットとしてかろうじて、常に補完的なトレーニングセクションおよび/または継続的なトレーニングは、公共労働市場の公共労働株の特定の要件をレビューするために常に不可欠です。
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、あなたに合わせた学習を実現します。
あなたがペースを設定し、道を決定すると、意味と目的を持ってより良く学習できるよう、人工知能があなたに同行します。
真にパーソナライズされた学習
あなたのスタイル、興味、レベルがルートを決定します。あなたが出発点です。
構成主義の実践
探索し、実験し、適用します。学習とは、暗記することではなく、理解することを意味します。
指示するのではなく、あなたに同行するAI
当社の人工知能アシスタント PHIA は、ユーザーの自主性を制限することなくガイドします。
プレッシャーのない評価
継続的かつ適応的なフィードバック。なぜなら、学習とは数字ではなくプロセスだからです。
Certificación
Structuraliaから授与されたビッグデータおよび分析の証明書プログラム
EducaHub 奨学金
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同窓会奨学金: 元 EducaHub 学生向け。
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失業奨学金:失業していることを証明した場合。
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大家族奨学金: 3 人以上の子供を持つ家族が対象。
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障害奨学金: 障害のある人が 33% 以上対象。
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Emprende 奨学金: 活動を証明できる自営業者が対象。
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推薦奨学金:元学生から推薦を受けた場合。
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グループ奨学金:3名以上の共同登録が対象です。
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