Certificat en ligne en science des données

University of California, Irvine - Division of Continuing Education

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Certificat en ligne en science des données

University of California, Irvine - Division of Continuing Education

Aperçu

Les sociétés ont considérablement augmenté les investissements dans leur «entreprise numérique» au cours des dernières années. Il a été estimé que d'ici 2020, les départements informatiques contrôleront 50 fois plus de données qu'aujourd'hui. Cette vague de données entraîne une demande sans précédent pour ceux qui possèdent les compétences requises pour gérer et exploiter ces très grands ensembles de données dans un avantage concurrentiel.

Curriculum est conçu pour aider à répondre aux besoins croissants pour les scientifiques de données qui sont qualifiés dans l'utilisation d'un mélange unique de science, d'art et d'affaires. Ces professionnels comprennent comment automatiser les méthodes de collecte et d'analyse des données et utilisent des techniques pour découvrir des informations auparavant cachées qui peuvent avoir un impact profond sur le succès de toute entreprise.

Comprendre les compétences nécessaires pour collecter et gérer efficacement les mégadonnées, effectuer des découvertes et des prévisions basées sur les données, et extraire de la valeur et de l'intelligence compétitive pour votre organisation. Ce programme fournit les compétences nécessaires pour devenir un spécialiste des données et fournit aux analystes de données existants des occasions d'élargir leurs compétences.

Apprendre des sujets tels que: l'utilisation de concepts dans le nuage et hors-cloud; ingénierie de données évolutive (inspection, nettoyage, transformation et modélisation de données), données non structurées et NoSQL; statistiques computationnelles; la reconnaissance de formes; exploration de données / analyse prédictive; apprentissage automatique visualisation de données; et des logiciels et du matériel haute performance.

Qui devrait s'inscrire

Ce programme s'adresse aux professionnels de diverses industries et fonctions qui cherchent à aider leur organisation à comprendre et tirer parti de l'énorme quantité de données diverses qu'ils collectent. Parmi les autres bénéficiaires de ce programme, citons: les ingénieurs de données, les analystes de données, les informaticiens, les analystes commerciaux, les administrateurs de bases de données, les chercheurs et les statisticiens.

Perspective de carrière

Résumé professionnel pour les développeurs de logiciels, applications aux États-Unis.

  • Emplois: 801 667 (2016)
  • Croissance projetée: 18,40% (2017-2027)
  • Salaire annuel: 88k $ - 141k $ (25e-75e centile)

Avantages du programme

  • Apprendre des experts de l'industrie comment utiliser une combinaison de science, d'art
  • Décrire les phases du cycle de vie de l'analyse
  • Utiliser une variété d'outils et de techniques statistiques et informatiques pour analyser les données
  • Décrire et utiliser les outils et les technologies typiques requis pour modéliser et analyser de grands (grands) ensembles de données
  • Expliquer l'utilisation d'outils typiques pour explorer les données (R, STATISTICA, Hadoop, etc.)
  • Utiliser une mentalité de «hacker» curieux pour découvrir une nouvelle signification à partir des données existantes
  • Concevoir, modéliser et gérer efficacement des bases de données
  • Décrire et utiliser des ensembles de données structurés et non structurés tirant parti des outils d'analyse de texte.
  • Définir les exigences, développer une architecture et implémenter un plan d'entrepôt de données

Cours obligatoires

  • Introduction à la science des données (3 unités)
  • Exploration, analyse et visualisation de données (3 unités)

Cours à option (Minimum 9 unités)

  • Examen des mathématiques pour Data Science et Analytics (2.5 unités)
  • Business Intelligence / Data Warehouse (3 unités)
  • Introduction au Big Data (2 unités)
  • Big Data Analytics (2 unités)
  • Préparation efficace des données (2 unités)
  • Introduction à la programmation avec Python (2 unités)
  • Introduction à Python pour l'analyse de données (1,5 unités)
  • Modélisation des données (2.5 unités)
  • Gestion des données (2,5 unités)
  • Outils et techniques pour l'apprentissage automatique (2 unités)
  • Programmation R (2 unités)
Cet établissement propose des programmes en :
  • Anglais


Mis à jour le July 3, 2018
Durée et prix
Ce cours est En ligne
Start Date
Début
Inscription libre
Duration
Durée
9 - 15 mois
Temps partiel
À temps plein
Price
Prix
4,795 USD
coût moyen
Information
Deadline
Locations
États-Unis d'Amérique - USA Online
Début : Inscription libre
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Dates
Inscription libre
États-Unis d'Amérique - USA Online
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