빅 데이터 및 머신 러닝 디플로마

빅 데이터 및 머신 러닝의 졸업장은 훈련 된 전문가에 대한 수요가 성장을 멈추지 않는 풀 붐의 분야에서 독특한 기회로 제시됩니다. 오늘날 기업들은 전략적 의사 결정을 위해 많은 양의 데이터를 귀중한 정보로 전환 할 수있는 전문가를 찾고 있습니다. 이 과정을 통해 데이터 소스 분석, 클러스터링 및 분류 기술의 적용, 신경망 관리 및 Python과 같은 필수 기술을 습득합니다. Open Data World에 들어가서 Weka와 같은 도구를 데이터 마이닝에 사용하는 법을 배웁니다. 또한 추천 및 선택 시스템을 만들 수있는 능력을 개발하여 경쟁이 치열한 프로필을 제공합니다. 이 졸업장을 선택할 때, 당신은 기술적 인 전위 -가드에 자신을 배치하여 빅 데이터 및 기계 학습에 대한 지식을 점점 더 중요하게 생각하는 시장의 새로운 직업 기회에 문을 열었습니다.

- 빅 데이터의 기본 개념과 사회에 미치는 영향을 이해하십시오. - 프로젝트에서 다양한 데이터 소스와 그 응용 프로그램을 탐색하십시오. - 개방형 데이터를 사용하여 데이터 세트를 분석하여 귀중한 통찰력을 얻습니다. - 기계 학습과 의사 결정에 잠재력을 입력하십시오. -Weka를 사용하여 데이터 기술을 효과적으로 실행하십시오. - 데이터 구조 추출을위한 클러스터링을 구현합니다. - 개인화되고 효율적인 추천 시스템을 설계합니다.

- 기술 및 비즈니스 부문의 데이터 분석가 - 제품 혁신을위한 기계 학습 엔지니어 - E -Commerce를위한 추천 시스템 전문가 - 산업 분야의 딥 러닝 모델 개발자 - 프로세스 최적화를위한 빅 데이터 컨설턴트 - 예측 분석 프로젝트의 데이터 과학적 데이터

이 과정에서는 빅 데이터를 통해 대량의 데이터를 처리하고 다양한 데이터 소스를 식별 및 사용하며 기계 학습 기술을 적용 할 수 있습니다. 고급 데이터 마이닝 및 클러스터링 및 신경 네트워크와 같은 기술에 WEKA와 같은 도구를 사용하는 법을 배웁니다. 또한 추천 및 분류 시스템의 기술을 개발하고 Python, Keras 및 Tensorflow를 사용하여 딥 러닝 모델을 구현하여 학습 전략 및 데이터 기반 결정을 향상시킬 수 있습니다.

빅 데이터 및 머신 러닝 디플로마는 데이터 소스, 머신 러닝, 뉴런 네트워크 및 딥 러닝과 같은 영역에서 지식을 업데이트하려는 기술 및 분석 부문의 전문가 및 졸업생을 대상으로합니다. 클러스터링 기술, 추천 시스템을 탐색하고 고급 경험없이 Python, Keras 및 Tensorflow와 같은 도구를 사용하려는 사람들에게 이상적입니다.