데이터 과학 온라인 인증서

개요

데이터 실무자에 대한 수요는 지난 몇 년 동안 극적으로 증가했습니다. 데이터 과학은 가장 수요가 많은 직업 중 하나로 지속적으로 순위가 매겨지며 데이터에서 얻은 통찰력을 관리하고 활용할 숙련된 전문가의 필요성이 그 어느 때보다 명확해졌습니다. 이 데이터 과학 인증 프로그램에서 가르치는 커리큘럼은 모든 수준에서 데이터 전문가의 확대되는 요구를 충족하도록 설계되었습니다.

이 프로그램은 데이터 기반 발견 및 예측, 대규모 데이터 엔지니어링(데이터 검사, 정리, 변환 및 모델링), 정형 및 비정형 데이터, 계산 통계, 패턴 인식, 데이터 마이닝, 데이터를 포함한 데이터 과학의 광범위한 주제를 다룹니다. 시각화, 데이터베이스, SQL, Python 및 기계 학습.

누가 등록해야 하는가?

이 프로그램은 조직이 수집하는 방대한 양의 다양한 데이터를 이해하고 활용하도록 돕고 자하는 다양한 산업 및 직무의 전문가를 대상으로합니다. 이 프로그램의 혜택을받는 다른 사람으로는 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 컴퓨터 과학자, 비즈니스 분석가, 데이터베이스 관리자, 연구원 및 통계학자가 있습니다.

직업 통찰력

미국의 소프트웨어 개발자, 응용 프로그램에 대한 직업 요약입니다.

• 일자리 : 33,286 명 (2019 년)
• 예상 성장률 : 18.7 % (2019-2029)
• 연간 급여: $118,000(중간 급여)

프로그램 혜택

• 새로운 통찰력과 경쟁력 있는 인텔리전스를 제공하기 위해 과학, 예술 및 비즈니스 기술의 조합을 활용하는 방법을 업계 전문가로부터 배우십시오.
• 분석 라이프 사이클의 단계 설명
• 다양한 통계 및 컴퓨터 과학 도구 및 기술을 활용하여 데이터 분석
• 대규모 (큰) 데이터 세트를 모델링하고 분석하는 데 필요한 일반적인 도구와 기술을 기술하고 사용하십시오.
• 일반적인 도구를 사용하여 데이터 탐색 (R, STATISTICA, Hadoop 등)
• 호기심 많은 "해커"정신을 활용하여 기존 데이터의 새로운 의미를 발견하십시오.
• 데이터베이스를 효과적으로 설계, 모델링 및 관리
• 텍스트 분석 도구를 활용하여 구조화되지 않은 구조화 된 데이터 세트를 설명하고 활용하십시오.
• 요구 사항 정의, 아키텍처 개발 및 데이터웨어 하우스 계획 구현

필수 과목

• 데이터 과학의 기초
• 데이터 엔지니어링
• 빅 데이터 분석
• 고급 시각화
• 기계 학습 및 AI 소개

선택 과목

• R 기본 사항
• R 프로그래밍
• 클라우드 컴퓨팅 필수 사항
• 데이터 분석을위한 파이썬
• Python을 사용한 데이터 준비, 모델링 및 시각화
• 데이터 통합, 모델링 및 ETL