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.
Прочитать официальное описание
Интенсивный магистр в области науки о данных
Хорошие решения всегда основаны на данных
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.
Образовательные программы предлагаются на следующих языках:
- испанский
Последнее обновление: December 6, 2018
