Uniwersyteckie analizy danych mikrokredytowych + 1 ECTS kredyt

Data Science to dyscyplina, która łączy wykorzystanie statystyki, informatyki i znajomość domeny w celu wyodrębnienia cennych informacji z danych. Data Science stała się niezbędnym narzędziem dla firm i organizacji, które chcą poprawić podejmowanie decyzji, innowacje i konkurencyjność. W analizie danych nauczysz się podstawowych pojęć nauki o danych, niezbędnych narzędzi do analizy danych, takich jak użycie Pythona i jego główne księgarnie do analizy danych, takie jak Numpy, Pandy, Matpletlib lub Scikit-Learning, oraz sposób zastosowania ich do różnych praktycznych przypadków. Ponadto poznasz aspekty prawne, które musisz wziąć pod uwagę w celu ochrony danych i prywatności.

- Wiedz, czym jest nauka danych i jakie są Twoje aplikacje i korzyści. - Naucz się używać Pythona, jednego z najpopularniejszych i wszechstronnych języków do analizy danych. - Zapoznaj się z głównymi księgarniami Python do analizy danych. - Naucz się korzystać z MongoDB i Hadoop, dwóch systemów, które ułatwiają zarządzanie danymi nieustrukturyzowanymi lub rozproszonymi. - Zastosuj wiedzę nabyte w różnych sprawach praktycznych.

- Analityk danych, odpowiedzialny za interpretację i przekształcenie danych w przydatne informacje - Dane naukowe, specjalizowane w modelowaniu i dostarczaniu trendów z dużych ilości informacji - Inżynier danych, koncentruje się na tworzeniu i utrzymaniu infrastruktury danych - konsultant analityczny, doradzanie firmom w zakresie strategii opartych na danych - specjalista wizualizacji, projektowanie grafiki w celu podjęcia decyzji.

Data Analytics przygotowuje cię do zostania naukowcem danych zdolnym do obsługi, analizy i interpretacji danych za pomocą Pythona i innych narzędzi. Pod koniec kursu będziesz mógł przeprowadzić projekty nauki o danych z zera, przy użyciu najbardziej odpowiednich technik i metodologii dla każdego przypadku. Będziesz także mógł jasno i skutecznie przekazać wyniki swojej analizy, za pomocą grafiki, tabel lub raportów.

Analityka danych jest skierowana do wszystkich, którzy chcą zacząć w świecie analizy danych i analizy danych. Wcześniejsze programowanie lub wiedza statystyczna nie jest wymagana, chociaż zaleca się posiadanie podstaw matematycznych i logicznych. Kurs ma na celu oferowanie teoretycznego i praktycznego wprowadzenia do nauki o danych.