데이터 과학자 석사 프로그램

Simplilearn

프로그램 설명

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데이터 과학자 석사 프로그램

Simplilearn

학습 목표는 무엇입니까?

Simplilearn 의 데이터 과학자 석사 프로그램 은 통계, 가설 테스트, 클러스터링, 의사 결정 트리, 선형 및 로지스틱 회귀, R Studio, 데이터 시각화, 회귀 모델, 하둡, 스파크, PROC SQL, SAS 매크로, 통계 등의 기술과 도구를 습득하는 데 도움을줍니다. 절차, 고급 분석, Matplotlib, Excel 분석 기능, 가설 테스트, 사육사, 카프카 인터페이스. 이 기술은 데이터 과학자의 역할을 준비하는 데 도움이됩니다.

이 프로그램을 통해 고품질 eLearning 컨텐츠, 시뮬레이션 시험, 전문가가 검토 한 커뮤니티 및 기타 리소스를 통해 데이터 과학자의 꿈꾸는 역할에 대한 최적의 경로를 확인할 수 있습니다.

데이터 과학자가되는 이유는 무엇입니까?

데이터 과학자는 분석 조직의 최고 수준입니다. Glassdoor는 2016 년 25 Best Jobs에서 데이터 과학자를 가장 먼저 선정했으며 좋은 데이터 과학자는 부족하고 큰 수요가 있습니다. 데이터 과학자로서 비즈니스 문제를 이해하고, 분석을 설계하고, 필요한 데이터를 수집 및 형식화하고, 올바른 도구를 사용하여 알고리즘이나 기술을 적용하고, 마지막으로 데이터를 바탕으로 권장 사항을 제시해야합니다.

이 프로그램에는 어떤 프로젝트가 포함되어 있습니까?

데이터 과학자 석사 프로그램 은 당신이 데이터 과학 및 빅 데이터의 개념을 마스터하는 데 도움이되도록 서로 다른 영역에 10 개의 실제 산업 기반 프로젝트를 포함합니다. 당신이 작업하게 될 몇 가지 프로젝트는 아래와 같습니다 :

프로젝트 1 : 선도적 인 의료 업계 리더가 데이터 과학을 활용하여 비즈니스를 활용하는 방법에 대해 알아보십시오.

도메인 : 건강 관리

설명 : 예측 분석은 건강 관리에서 병원 재입찰을 중재하는 데 사용될 수 있습니다. 건강 관리 및 기타 산업 분야에서 예측자는 행동으로 전환 될 때 가장 유용합니다. 그러나 과거 및 실시간 데이터만으로는 개입하지 않고도 쓸모가 없습니다. 더 중요한 것은 추세를 예측하고 궁극적으로 행동을 변화시키는 효율성과 가치를 판단하기 위해 예측 자와 개입 모두가 추세가 원래 발생한 동일한 시스템과 워크 플로로 다시 통합되어야합니다.

프로젝트 2 : Berkshire Hathaway, AIG, AXA 등의 보험 리더가 보험에 기반한 실제 프로젝트를 수행하여 데이터 과학을 어떻게 활용하는지 이해하십시오.

도메인 : 보험

설명 : 2013 년 Insurance Predictive Modeling Survey에 따르면 예측 분석의 사용이 보험 업계에서 특히 큰 회사의 경우 크게 증가했습니다. 설문 조사에서 업계 전반에 걸친 예측 모델링이 증가했지만 개인 보험에 10 억 달러를 쓰는 회사의 모든 응답자는 예측 모델링을 사용하는 반면 보험료 수준보다 적은 회사의 69 %는 예측 모델링을 사용합니다.

프로젝트 3 : 씨티 그룹 (Citigroup), 뱅크 오브 아메리카 (Bank of America), ICICI, HDFC와 같은 은행이 경쟁에서 앞설 수있는 데이터 과학을 어떻게 활용하는지 확인하십시오.

도메인 : 금융

설명 : 포르투갈 은행 기관이 잠재 고객에게 은행 정기 예금에 투자하도록 유도하기위한 마케팅 캠페인을 실시했습니다. 그들의 마케팅 캠페인은 전화 통화를 통해 수행되었으며 때로는 동일한 고객이 두 번 이상 연락을 받았습니다. 귀하의 업무는 마케팅 캠페인에서 수집 한 데이터를 분석하는 것입니다.

프로젝트 4 : NASDAQ, NSE, BSE와 같은 주식 시장이 데이터 과학 및 분석을 활용하여 복잡한 데이터 세트에서 소비 가능한 데이터를 얻는 방법에 대해 알아보십시오.

도메인 : 주식 시장

설명 : 프로젝트의 일환으로 Yahoo, Apple, Amazon, Microsoft 및 Google과 같은 회사의 Yahoo 데이터 판독기를 사용하여 데이터를 가져와야합니다. 종가 계획, 수량 별 주식 거래 계획, 일일 수익 분석 수행, 모든 주식 간의 상관 관계를 보여주는 쌍 플롯 사용과 같은 기본 분석을 수행하십시오.

프로젝트 5 :이 분야의 MovieLens Dataset Analysis 사례를 활용하여 엔지니어링 분야에서 데이터 과학을 사용하는 방법을 살펴보십시오.

도메인 : 엔지니어링

설명 : GroupLens 연구 프로젝트는 미네소타 대학의 컴퓨터 과학 및 공학과의 연구 그룹입니다. 이 그룹의 연구원은 정보 필터링, 협업 필터링 및 추천 시스템 분야와 관련된 많은 연구 프로젝트에 참여하고 있습니다.

프로젝트 6 : Walmart, Amazon, Target 등과 같은 유수의 소매 업체가 데이터 과학을 사용하여 제품 게재 위치 및 재고를 분석하고 최적화하는 방법을 이해합니다.

도메인 : 소매

설명 : 애널리틱스는 산업 사례를 사용하여 창고의 제품 배치를 최적화하거나 창고에 보관할 인벤토리 최적화에 사용됩니다. 이 프로젝트를 통해 참가자들은 선반에서 창고까지 제품 최적화의 일상을 학습합니다. 이를 통해 소매 부문의 정규 사건에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

어떤 유형의 일자리가 데이터 과학 숙련 된 전문가에게 이상적입니까?

데이터 과학 숙련 된 전문가에게 이상적인 직업은 다음과 같습니다.

  • 통계 프로그래밍 전문가
  • 데이터 분석가
  • 데이터 과학자
  • 데이터 과학 관리자
이 학교가 제공하는 프로그램은 :
  • 영어


마지막 업데이트 October 26, 2018
기간 및 가격
이 과정은 온라인
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1,499 GBP
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