Онлайн-сертификат в области науки о данных

обзор

Спрос на специалистов по обработке данных резко возрос за последние несколько лет. Наука о данных постоянно оценивается как одна из самых востребованных профессий, и потребность в квалифицированных специалистах для управления и извлечения информации из данных становится более очевидной, чем когда-либо прежде. Учебный план, преподаваемый в этой Сертификационной программе по науке о данных, разработан с учетом растущих потребностей профессионалов в области данных на всех уровнях.

Эта программа охватывает широкий спектр тем в науке о данных, включая обнаружение и прогнозирование на основе данных, масштабную инженерию данных (проверка, очистка, преобразование и моделирование данных), структурированные и неструктурированные данные, вычислительную статистику, распознавание образов, интеллектуальный анализ данных, данные визуализация, базы данных, SQL, Python и машинное обучение.

Кто должен регистрироваться

Эта программа предназначена для профессионалов в различных отраслях и сферах деятельности, которые хотят помочь своей организации понять и использовать огромные объемы различных данных, которые они собирают. Другие, кто извлекут выгоду из этой программы, включают инженеров данных, аналитиков данных, компьютерных ученых, бизнес-аналитиков, администраторов баз данных, исследователей и статистиков.

Карьера Insight

Профессиональное резюме для разработчиков программного обеспечения, приложений в Соединенных Штатах.

• Вакансий: 33286 (2019)
• Прогнозируемый рост: 18,7% (2019-2029)
• Годовая зарплата: 118 тысяч долларов (средняя зарплата)

Преимущества программы

• Узнайте у отраслевых экспертов, как использовать сочетание науки, искусства и бизнес-методов для получения новых идей и конкурентной разведки.
• Опишите фазы жизненного цикла аналитики
• Используйте различные инструменты и методы статистической и компьютерной науки для анализа данных
• Описать и использовать типичные инструменты и технологии, необходимые для моделирования и анализа больших (больших) наборов данных
• Объясните использование типичных инструментов для изучения данных (R, STATISTICA, Hadoop и т. Д.).
• Используйте любознательный «хакерский» менталитет, чтобы выявить новое значение из существующих данных
• Эффективное проектирование, моделирование и управление базами данных
• Опишите и используйте неструктурированные и структурированные наборы данных, используя инструменты текстовой аналитики.
• Определение требований, разработка архитектуры и реализация плана хранилища данных

Обязательные курсы

• Основы науки о данных
• Информационная инженерия
• Анализ больших данных
• Расширенная визуализация
• Введение в машинное обучение и искусственный интеллект

Элективные курсы

• Основы R
• Программирование R
• Основы облачных вычислений
• Python для анализа данных
• Подготовка, моделирование и визуализация данных с помощью Python
• Интеграция данных, моделирование и ETL