Садржај
- Мицрософтов програм за статистику и податке из МИТ-а
- Дата Сциенце Профессионал Цертификат са Харварда
- Мицрософт Профессионал Програм из науке о подацима
- Шта ћете научити:
- Закључак
Извор: Бпланет / иСтоцкпхото
Одузети:
Без обзира да ли желите започети нову каријеру у науци о подацима или само побољшати свој тренутни скуп вештина, ови курсеви могу вам помоћи да стекнете искуство које вам је потребно.
Главна предност у похађању престижног програма сертификовања имена научне марке је углед те угледне организације коју са собом носи. Осим што студентима техничких наука и новајлијама пружају боље могућности да нађу посао на почетном нивоу у тој компанији (попут Мицрософта), то је велика значка и за искусније стручњаке.
Међутим, на располагању је неколико курсева високог нивоа, попут оних путем едКс-а у ИБМ-у, Мицрософт-у, МИТ-у, УЦ Сан Диего-у и Харварду. Свака је различита и прилагођена потребама разних професионалаца на многим нивоима. У овом ћемо чланку погледати ове различите програме, сажети њихове најважније карактеристике, вештине које ћете стећи (као и оне које су вам потребне пре похађања курса) и зашто би требало да одаберете један од њих други.
- Мицрософтов програм за статистику и податке из МИТ-а
- Дата Сциенце МицроМастерс програм из УЦ Сан Диего
- Дата Сциенце Профессионал Цертификат са Харварда
- Питхон Дата Сциенце Профессионал цертификат од ИБМ-а
- Мицрософт Профессионал Програм из науке о подацима
Мицрософтов програм за статистику и податке из МИТ-а
Овај програм се састоји од укупно пет мастер курсева како би се научили темељи машинског учења, науке о подацима и статистика. Студенти ће научити како да користе пробабилистичко моделирање и статистички закључак за анализу великих података и прављење предвиђања заснованих на подацима. Будући да је изграђен да подучава практичне вештине, студент ће разумети како да извуку смислене информације из података који би се могли користити у доношењу одлука - једна од најтраженијих вештина које многе организације траже. (Да бисте сазнали више о великим подацима, погледајте 5 корисних курсева великих података које можете преузети на мрежи.)
Поврх свега, чврсто разумевање алгоритама машинског учења, дубоких неуронских мрежа и других надгледаних метода омогућиће научнику почетницима да смисли наизглед неструктуриране податке. Ниједан скуп података више неће бити анализиран. Професионалност у Питхон-у је предуслов, јер ће га курс научити како да га употребљавамо заједно са Р како би имао смисла чак и најкомпликованији скуп података.
Овај програм МИТ је „темпо темељен на инструкторима“, што значи да курсеве предају инструктори у одређено доба године, за разлику од тога да су стално доступни. Програм се састоји од 4 курса у трајању од 13-16 недеља (сваке недеље на течај требате посветити 10-14 сати), плус додатни испит од две недеље.
- Питхон за науку о подацима
- Вероватноћа и статистика у науци о подацима помоћу Питхона
- Основе машинског учења
- Велика анализа података помоћу варнице
Дата Сциенце Профессионал Цертификат са Харварда
За људе који немају позадину програмирања, програм Харвард је савршена прилика за учење науке о подацима. Уместо Питхон-а, курс ће научити студента како да изгради темеље на програмском језику Р да се разилазе, анализирају и визуелизују подаци, користећи студије случаја из стварног света. Покриће се све основе, од учења основних статистичких концепата као што су вероватноћа, закључивање и моделирање, па све до начина коришћења тидиверсе-а, ггплот2 за визуелизацију података и дплир. Током курса, студент ће се упознати са основним алатима које користе научници из праксе као што су Уник / Линук, Гит и ГитХуб и РСтудио, као и са многим алгоритмима машинског учења. (Ако желите да сазнате више о рачунарској науци, погледајте 10 основних курсева информатике које можете преузети на мрежи.)
Харвард програм се састоји од 9 курсева, укључујући цапстоне испит, али он је много бржи од претходних. У ствари, за све курсеве је потребно само 1-2 сата недељно током 8 недеља, али пошто је сам по себи темпом (нису потребни инструктори), можете ићи тако брзо колико желите. Главни испит на крају је прилика да примените знање и вештине у Р анализи података које сте стекли током серије и за које је процењено да треба 15-20 сати недељно у трајању од 2 недеље.
- Основе Питхона за науку о подацима
- Анализа података са Питхон-ом
- Визуализација података помоћу Питхона
- Машинско учење помоћу Питхона: практичан увод
Пријавите овде
Мицрософт Профессионал Програм из науке о подацима
Мицрософт програм је солидан професионални програм који је прилагођен свим потребама због своје велике флексибилности. Научићете како да користите широк спектар Мицрософтових производа попут Трансацт-СКЛ, Екцел и Азуре за истраживање тема као што су упити података, анализа података, визуализација података и како статистика информише праксе науке о подацима. Његов велики нагласак и на теорији и на пракси чини га идеалним течајем за технолошке стручњаке који желе да зароне дубље у одређено подпоље науке о подацима, као и новаре који желе да изграде чврсту основу у истраживачким методама и машинском учењу.
Овај професионални програм компаније Мицрософт изузетно је флексибилан и модуларан, тако да можете одабрати да преузмете целокупни програм или било који од 10 појединачних, самосталних курсева од само 16-32 сата по курсу. Такође можете одабрати да ли желите да, на пример, завршите курс било на Р или Питхон-у, у зависности од познавања сваког програмског језика. Програм укључује главни испит и подељен је у 3 модула: Основе, Основна наука података и Примењена наука података.
Шта ћете научити:
- Основе - Научите основе науке о подацима.
- Основна наука података - научите основне програмске језике за манипулацију подацима и откривање основа машинског учења.
- Примењена наука података - Зароните дубље у програмске језике науке података и почните да користите податке да бисте развили интелигентна решења.
Пријавите овде
Закључак
Сви едКс курсеви су изузетно једноставни за следити јер су предавања кратка, разумљива и изузетно тачна. Добићете све потребне информације како бисте усавршили своје вештине или научили нове технике, као и стекли све потребно искуство да бисте били удобни са својом новом улогом.
Пост укључује партнерске везе