데이터 분석가의 어퍼 대학 과정 (University Degree + 12 ECTS 크레딧)

의사 결정에 대한 데이터 분석 -현재 회사의 핵심 요소입니다. 이런 의미에서, 빅 데이터의 사용 덕분에, 우리는 엄청난 양의 정보를 처리 할 수 있으므로 전통적인 관계형 데이터베이스만으로도 작업을 해결하기에 충분하지 않습니다. 데이터 분석가 의이 과정에서 우리는 NOSQL, 데이터웨어 하우스 및 데이터 마이닝과 같은 데이터 분석 내에서 이러한 중요한 개념을 볼 수 있습니다. 또한 기계 학습을 사용하여 선택 및 신경망을 만들 수있는 방법과 통계 프로그래밍을 통한 실제 응용 프로그램을 통해 높은 수준의 전문가의 모든 도구와 기능을 제시합니다.

- 데이터베이스 NOSQL, 데이터웨어 하우스 및 데이터 마이닝 및 응용 프로그램의 개념을 배우십시오. -MongoDB 데이터베이스를 작성하고 관리하고 Hadoop을 사용하여 데이터를 처리합니다. - 비즈니스 인텔리전스와 응용 프로그램을 위해 어떤 유형의 도구가 존재하는지 이해하십시오. - Google Analytics 도구를 통한 빅 데이터에 대한 웹 분석 및 응용 프로그램 사용을 이해하십시오. - Python and R에서 기본 통계 프로그램을 만드십시오.

데이터 분석은 전문 분야의 전문 분야 이며이 부문의 전문가 수가 충분하지 않습니다. 따라서,이를 전문으로하는 데이터 분석가의 과정을 수행하면 데이터 분석가, 빅 데이터 전문가, 데이터 분석가 또는 데이터 엔지니어로 요구되는 직책을 선택할 수있는 필요한 지식을 부여 할 것입니다.

데이터 분석가 의이 과정을 실현함으로써 사용 가능한 모든 정보 소스에 대한 철저한 분석을 수행 할 수 있습니다. NOSQL, 데이터 마이닝 및 데이터웨어 하우스 데이터베이스를 사용하여 모든 회사에 대한 훌륭한 가치 정보를 분석하고보고 할 수있는 시스템을 만들 수 있습니다. 또한 기계 학습 및 통계 프로그래밍 덕분에 높은 수준의 분석을 수행 할 수 있습니다.

데이터 분석가 의이 과정은 다양한 프로파일을 목표로하며 수많은 부문에 적용됩니다. 데이터 분석 및 처리 기술에 대한 지식을 습득하고 현재 트렌드를 업데이트하고 적응하려는 경험에 대한 경험에 대한 경험을 습득하려는 모든 대학 졸업생 또는 디플로마에 적합하기 때문입니다.

이 교육은 공식 규제 교육 범위 (유아 교육, 초등 교육, 중등 교육, 공식 전문 교육 FP, Baccalaureate, University Degree, 공식 대학 석사 및 박사 학위에 포함되지 않습니다. 따라서 보완 및/또는 전문화 훈련은 전문적인 성격의 특정 기술, 기술 또는 적성을 습득하는 것을 목표로하며, 공공 노동 시장의 공공 노동 주식의 특정 노동 주식의 특정 요건을 검토하는 데 항상 보완 교육 섹션 및/또는 지속적인 훈련 내에서 워크 백 및/또는 야당 경쟁에서 거의 장점이 될 수 있습니다.