Интенсивный магистр в области науки о данных

Общая информация

Подготовка к экзаменам

Discover various courses to make sure you are best prepared for your tests, to get the top grades you are able to.

Подробнее

Кредиты для студентов

Discover various options for student loans and financing to help you support your studies.

Подробнее

Введение

Хорошие решения всегда основаны на данных Развивайте свой опыт в области науки о данных за счет использования реальных наборов данных и обучения специалистов отрасли с помощью учебной программы на основе Python. Освоить соответствующие инструменты и методы для решения реальных бизнес-задач и продвижения своей карьеры сегодня. Получите реальные результаты Наша команда карьеры помогает вам идентифицировать свои сильные стороны, совершенствовать свои цели и связывать вас с более чем 200 партнерами Nuclio, чтобы превратить ваши профессиональные устремления в реальность. Экспертные знания Решите проблемы вместе с высокопроизводительными студентами с различным опытом в области науки, анализа данных, инженерии, математики и т. Д. Создавайте значимые связи, встречайте потенциальных работодателей и присоединяйтесь к сообществу пожизненных учеников. Концепции, платформы и методы в курсе. Программирование: R, Python Визуализация данных: ggplot2, seaborn, matplotlib Выводная статистика, Распределение вероятностей, Регрессионный анализ Алгоритмы классификации Группировка и рекомендации. Коммуникационные навыки: они необходимы для адекватного объяснения и визуализации всего, что было изучено ранее. Лаборатории данных Окончательный проект Основы науки о данных: Python и статистика Студенты непосредственно включены в учебную программу на основе Python, где мы изучаем и изучаем лучшие практики статистического анализа, в том числе частые и байесовские методы. Используя передовые методы разработки программного обеспечения и программирование в парах со сверстниками из разных слоев общества, студенты осваивают фундаментальные концепции науки о данных. введение Установка нашего рабочего инструмента Введение в прогнозирование и машинное обучение Очистка данных Машиноведение и реальные тематические исследования Во втором блоке мы начали погружаться в машинное обучение, работая над реальными проблемами классификации, регрессии и группировки с использованием структурированных и неструктурированных наборов данных. Мы будем открывать библиотеки, такие как scikit-learn, NumPy и SciPy, и использовать реальные тематические исследования для интеграции нашего понимания этих библиотек в приложения реального мира. Операции по обработке данных Основные понятия статистики для прогнозирования Линейная регрессия с Python Логистическая регрессия с Python Кластеризация и классификация Случайные деревья и леса Обработка естественного языка и визуализация данных В нашем третьем блоке мы добавляем системы обработки и обработки естественного языка для нашего знания в области науки о данных. Мы изучаем обработку больших данных с открытым исходным кодом и завершаем блок с совершенствованием искусства визуализации и знаний данных. В конце этого блока студенты должны хорошо разбираться в концептуальных знаниях и готовы приступить к самостоятельным проектам. Векторные машины поддержки K Ближайшие соседи Системы рекомендаций Анализ основных компонентов Введение в нейронные сети и глубокое обучение с помощью TensorFlow Присоедините код R и Python к библиотеке rpy2 Проект Capstone и подготовка к рынку труда Чтобы завершить программу погружения, учащиеся самостоятельно работают над проектом прикладной науки о данных, который уникален для их интересов или карьерных устремлений в проекте Capstone. Эти проекты отражают набор технических навыков, которые учащиеся изучили на протяжении всего курса, и продемонстрировали свою компетентность и склонность как настоящих ученых. К 2020 году около 1 миллиона новых цифровых и технологических рабочих мест в Европе. Профиль данных Science будет одним из самых важных для производительности компаний, предоставляя необходимую информацию, чтобы иметь преимущество перед конкурентами.