Верхний университетский курс по науке о данных (Университетское образование + 12 кредитов ECTS)

В современном мире объем данных, полученных организациями, растет в геометрической прогрессии. Эта лавина данных представляет собой ценную возможность получить информацию и знания, которые способствуют принятию решений на основе доказательств. Этот курс в науке о данных оправдан по нескольким причинам. Анализ данных стал ключевой дисциплиной для извлечения значительной информации из сложных и крупных наборов данных. С помощью методов обработки, моделирования и статистического анализа ученые данных могут обнаружить скрытые закономерности, выявлять тенденции, делать прогнозы и принимать обоснованные решения. Кроме того, у вас будет команда профессионалов, специализирующихся на местах.

- Понять фундаментальные концепции больших данных и бизнес -аналитики. - Приобретение интеллектуальных решений на основе данных. - Знайте и используйте инструменты анализа данных, такие как Python, R и Hadoop. - Мастер -машинное обучение и методы интеллектуального анализа данных. - Разработка навыков отображения данных для эффективного представления результатов. - Понять роль науки о данных в технологической промышленности и ее приложениях.

Завершая этот курс по науке о данных, вы будете готовы получить доступ к различным выходам на работу в области науки о данных и анализа данных. Вы можете выбрать такие роли, как ученый для данных, аналитик данных, инженер данных, консультант по бизнес -аналитике, разработчик крупных данных, специалист по машинному обучению и другие.

Этот курс в науке о данных готовит вас стать профессионалом в анализе данных, способным принимать интеллектуальные решения на основе соответствующей информации. Вы научитесь использовать расширенные инструменты и методы больших данных, машинное обучение и визуализацию данных. В конце концов, вы будете готовы применить свои знания в технологической отрасли, в ролях в качестве ученых данных, аналитика данных или инженера данных.

Этот курс по науке о данных предназначен для профессионалов и студентов, заинтересованных в изучении анализа данных и интеллектуального принятия решений. Это также подходит для тех, кто хочет расширить свои знания в области больших данных, машинного обучения и визуализации данных. Предыдущие знания в этой области не требуются, но рекомендуется иметь определенные представления.

Эта подготовка не включена в объем официального регулируемого обучения (образование младенцев, начальное образование, среднее образование, официальное профессиональное обучение FP, бакалавриат, высшее образование, официальный университет и докторскую степень). Таким образом, это дополнительная подготовка и/или специализация, направленная на получение определенных навыков, навыков или способностей профессионального характера, быть способным быть едва ли заслуг в рабочих мешках и/или оппозиционных соревнованиях, всегда в рамках секции дополнительного обучения и/или непрерывной подготовки всегда необходимы для рассмотрения конкретных требований общественного трудового рынка фондового рынка.