데이터 과학의 어퍼 대학 과정 (대학 학위 + 12 ECTS 크레딧)

오늘날의 세계에서 조직이 생성 한 데이터의 양은 기하 급수적으로 증가하고 있습니다. 이 데이터의 눈사태는 증거 기반 의사 결정을 촉진하는 정보와 지식을 얻을 수있는 귀중한 기회를 나타냅니다. 데이터 과학 의이 과정은 몇 가지 이유로 정당화됩니다. 데이터 분석은 복잡하고 대규모 스케일 데이터 세트에서 중요한 정보를 추출하는 핵심 분야가되었습니다. 데이터 과학자는 처리, 모델링 및 통계 분석 기술을 통해 숨겨진 패턴을 발견하고 트렌드를 식별하며 예측을하고 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 당신은 현장에서 전문가 팀이 있습니다.

- 빅 데이터 및 비즈니스 인텔리전스의 기본 개념을 이해하십시오. - 데이터 기반 지능적인 결정을 획득합니다. - Python, R 및 Hadoop과 같은 데이터 분석 도구를 알고 사용하십시오. - 마스터 머신 러닝 및 데이터 마이닝 기술. - 데이터 표시 기술을 개발하여 결과를 효과적으로 제시합니다. - 기술 산업과 응용 분야에서 데이터 과학의 역할을 이해하십시오.

데이터 과학 에서이 과정을 수료 할 때는 데이터 과학 및 데이터 분석 분야의 다양한 작업 출구에 액세스 할 수 있습니다. 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 비즈니스 인텔리전스 컨설턴트, 빅 데이터 개발자, 기계 학습 전문가 등과 같은 역할을 선택할 수 있습니다.

이 데이터 과학 과정은 데이터 분석 분야의 전문가가되며 관련 정보를 기반으로 지능적인 결정을 내릴 수 있도록 준비시킵니다. 고급 빅 데이터 도구 및 기술, 기계 학습 및 데이터 시각화를 사용하는 법을 배웁니다. 결국, 데이터 과학자, 데이터 분석가 또는 데이터 엔지니어로서 역할을 수행하는 기술 산업에 대한 지식을 적용 할 준비가되어 있습니다.

이 데이터 과학 과정은 데이터 분석 및 현명한 의사 결정에 대한 학습에 관심이있는 전문가와 학생들을 대상으로합니다. 또한 빅 데이터, 머신 러닝 및 데이터 시각화에 대한 지식을 확장하려는 사람들에게도 적합합니다. 현장에서의 사전 지식은 필요하지 않지만 특정 개념이있는 것이 좋습니다.

이 교육은 공식 규제 교육 (유아 교육, 초등 교육, 중등 교육, 공식 전문 교육 FP, Baccalaureate, University Degree, 공식 대학 석사 및 박사 학위)에 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.