215 Adattudomány Tanfolyam Online Tanfolyam Vesd össze

Az IU törzsadat-tudománya olyan ismeretekkel bővíti ismereteit, mint a gépi tanulás és a big data technológiák. Tanulmányainak befejezésével Ön az adattudomány szakértője, és ezáltal ajtókat nyithat olyan izgalmas és sokszínű munkák felé, mint például a Senior Data Scientist vagy az Data Science Developer. Az IU segítségével otthonában kényelmesen tanulhat, 100% -ban online. -

A mai modern gazdaságban az adatokat nagyon könnyű gyűjteni és tárolni. Akadályt jelent azonban annak ismerete, hogy mit kell tenni vele. Az IBM „A nagy adatok négy V-je” szerint minden harmadik üzleti vezető nem tudja, hogyan alakíthatja adataikat értelmes intelligenciává. Az Online Business Administration of Business Administration (MBA) adatelemzéssel úgy lett megtervezve, hogy elősegítse e képesség felszabadítását anélkül, hogy soha nem kellene lábát állítania az egyetemen. A tanfolyam során megismerheti a nagy adatok teljes életciklusát: rögzítése, szervezése, elemzése, következtetések levonása és stratégiai fellépés a tőkeáttétel vagy versenyelőny elérése érdekében. -

Míg az előállított adatok mennyisége megdöbbentő ütemben növekszik, az információ kinyerésének készsége és az azokból származó érték egyaránt viszonylag szűkös. Ha adattudományi karriert szeretne kezdeni, vagy akár tovább szeretné folytatni jelenlegi karrierjét, Online Data Analytics MSc-nk olyan létfontosságú készségeket biztosít Önnek, amelyek szükségesek modellezési és adatkezelési szakértelmének fejlesztéséhez. Szilárd alapot kap az adathalmazokból való tanulás elveiben, miközben gyakorlati tapasztalatot szerez az adatok kezelésében, elemzésében és megjelenítésében. amely segít megvalósítani valódi potenciálját, miközben keresletté tesz a modern munkahelyeken. Miért ez a program A(z) University of Glasgow statisztikai csoportja nemzetközileg híres kutatási kiválóságáról. A hallgatók ebből profitálhatnak, ha olyan oktatóktól tanulnak, akiknek szakértelme kiterjed az alkalmazások széles köréből származó adatok elemzésére. Ez a részmunkaidős tanulásra tervezett program lehetővé teszi, hogy MSc fokozatot szerezzen egy vezető egyetemen, miközben még mindig teljes munkaidőben dolgozik. Ráadásul az első naptól kezdve próbára teheti új tudását a munkahelyén. Nem kell megvárnia a diploma megszerzését, hogy valódi változást érjen el a munkahelyén. A Russell Group Egyetemen fogsz tanulni. Rendelkezésre áll egy gyorsabb tanulmányút is, amely lehetővé teszi a program két év alatti teljesítését. Szabadon dolgozhat a saját tempójában, és hozzáférhet a tanulási eszközök széles skálájához, beleértve a gazdag interaktív olvasnivalót és az oktató által vezetett videókat. Akadémiai csapatunkkal személyre szabott, egyéni foglalkozásokat is szervezhet. -

Jelentkezzen 2021. november 16-ig, hogy 150 USD kedvezményt kapjon a programdíjból. Fizetéskor használja az SMU150EBTA kódot. Mit fog tenni ez a program az Ön számára? A program sikeres befejezése után a résztvevők képesek lesznek: Az adattudományt kihasználó üzleti stratégiák létrehozása és megvalósítása. Hozzon adatvezérelt döntéseket az üzleti problémák megoldására az adatbetekintések segítségével. Mutassa be, hogyan kombinálható az analitika kísérletekkel, hogy adatokon alapuló ajánlásokat tegyen az üzleti növekedéshez. Magyarázza el az adattudományi projektek fő kihívásait és kockázatait. Értékelje a szervezet adatstratégiáját, és javasoljon módszereket a fenntartható versenyelőny elérésére. Elemezze a szervezeti igényeket, és ösztönözze az üzleti fejlődést az adattudomány jövőbeli trendjein keresztül. Program modulok A program 8 modulból áll. Mindegyik modult egy SMU kari szakértő vezeti, aki a megvitatott adattudományi és elemzési témákhoz specifikus gyakorlattal rendelkezik. 1. modul: Az adatok kihasználása versenyelőnyként Ismerje meg az adattudomány kulcsfontosságú terminológiáit, az adatelemzés különböző szintjeit és azok jelentőségét a döntéshozatalban, az adatok jellemzőit és a fenntartható versenyelőny elérését szolgáló felismeréseket, valamint az adatelemzés alkalmazásait és szerepét az új üzleti lehetőségek megteremtésében. 2. modul: Adatelemzés működés közben Fedezze fel a megfelelő analitikai megközelítést egy üzleti probléma megoldására, legyen szó arról, hogy szervezete adatközpontú-e, az adatok trendjeit és a kapcsolódó betekintést az üzleti teljesítmény fokozása érdekében, a szervezet többcsatornás stratégiáinak az értékesítésre gyakorolt hatását, valamint a megfelelő adatok/betekintések azonosításának módját. 3. modul: Adatelemzés alapstatisztikái Mélyebben ismerje meg a független adatkészletek összehasonlítását, hogy betekintést nyerjen, és hogyan alkalmazza a stratégiai döntéshozatalt az említett technikák használatával. 4. modul: Prediktív elemzés Tanulja meg a regresszió alapjait a változók erősségének/hatásának elemzéséhez, a változó hatásának előrejelzését az optimális modellillesztés és a regressziós hatások segítségével, hogyan építsünk fel logisztikus regressziós modellt a várható eredmények tesztelésére és előrejelzésére, és hogyan alkalmazzuk a prediktív elemzést az események szervezésére. az erősségek előmozdítása és a fenyegetések leküzdése. 5. modul: Terepkísérletek és ok-okozati összefüggés Fedezze fel a korrelációt és az ok-okozati összefüggést, valamint ezek jelentőségét az üzleti teljesítmény javításában, kísérletezzen az üzleti problémákkal, hogy hatékony következtetéseket vonjon le; Többváltozós, A/B és Multi-Armed Bandit tesztelés; valamint a kísérleti tervezés alkalmazásának hatékonysága az adatokon alapuló ajánlások megfogalmazásához az üzleti növekedés érdekében. 6. modul: Gépi tanulási modellek az adatelemzéshez Bővítse tudását a gépi tanulásról és annak szerepéről a szervezeti termelékenység növelésében, hogyan lehet a gépi tanulási algoritmusokat alkalmazni az optimális elemzési pontosság eléréséhez, a neurális hálózatok és a mély tanulás programépítési aspektusairól, valamint arról, hogyan kombinálható az analitika kísérletekkel a hatékony előállítás érdekében. üzleti stratégiák. 7. modul: A kulcsfontosságú kihívások és kockázatok kezelése adattudományi projektekben Ismerje meg az adattudományi projektek és megoldásaik fő kihívásait, a Delta Framework-et és a Delta Plus modellt, a projektszintű kockázatokat és a sikertelen adattudományi projektek példáit, valamint azt, hogyan jósolhatja meg nagyadat-projektje sikerét a DATA technika segítségével. 8. modul: Adattudomány és a jövő Merüljön el az Ipar 4.0 mozgatórugóiban, várható eredményeiben és technológiai lehetőségeiben; az AI sikerének összetevői, amelyek a szervezeti képességek erősítésére használhatók; a mesterséges intelligencia rendszerekben történő megvalósításának kihívásai; és hogyan lehet értékelni egy szervezet digitális átalakulási útját és fenntartani a versenyelőnyt. Esettanulmányok The Weather Company: fogyasztói alkalmazások létrehozása, amelyek kihasználják a nagy adatmennyiséget Iuiga kihívása: Megéri az Omni-Channel? A 3M globális adattárház használatával ügyfélközpontúvá válik Reklámkísérletek a RestaurantGradesnél Az ügyfelek lemorzsolódásának előrejelzése a QWE Inc.-nél A Certis Csoport digitális átalakítása Szimulációk A tanulók gyakorlati tapasztalatot szereznek a különféle adatelemzési módszerek futtatásában, valamint egy évig ingyenes hozzáférést kapnak az XLSTAT-hoz ezzel a programmal együtt. Adatelemzési szimuláció: stratégiai döntéshozatal Digitális marketing szimuláció: Média-hozzárendelés az ExerciseMindernél Program Kar Sandeep R. Chandukala, Ph.D. Marketing docens Sandeep a marketing docense. Mielőtt az SMU-hoz csatlakozott, Sandeep a 3M-nél dolgozott, előtte pedig az Indiana Egyetem Kelley School of Business egyetemi tanáraként dolgozott. Ph.D fokozata van. Marketing szakon (statisztikából mellékszakkal) az Ohio Állami Egyetemen, MS (MAS), MBA diplomát a Texasi Egyetemen Dallasban és MS (számítógépmérnöki) diplomát a Minnesotai Egyetemen. Chandukala docens kutatási területe a fogyasztói magatartás kvantitatív modelljeinek kidolgozása ipari adatok felhasználásával. Kutatásai elsősorban a kiskereskedelmi elemzésre összpontosítanak. Konkrétan a promóciók, reklámok és új termékek hatásának megértése és mérése, valamint új piacszegmentációs megközelítések javaslata Bayes-i és Markov-lánc Monte Carlo (MCMC) módszerekkel. Kutatásai a Marketing Science-ben, a Journal of Marketing-ben, a Journal of Retailing-ben, a Marketing Letters-ben és a Customer Needs and Solutions-ben jelentek meg. Chandukala docens 2016–2017-ben megkapta a Lee Kong Chian Research Fellowship ösztöndíjat, és 2018-ban szerepelt a Dean's Teaching Honor List for Postgraduate Teaching listán is. Michelle Cheong, Ph.D. az információs rendszerek professzora (oktatás); dékánhelyettes, SCIS posztgraduális szakmai oktatás; igazgató, mérnöki doktor Cheong professzor 2005 óta számos akadémiai kinevezést szolgált az SMU-ban, többek között oktatóként, adjunktusként és az információs rendszerek docenseként. Jelenlegi információs rendszerek professzoraként Cheong professzor adminisztratív pozíciókat is betölt az SMU-nál, a SIS posztgraduális szakmai oktatásának dékánhelyetteseként és a mérnöki doktori osztály igazgatójaként. Cheong professzor kutatási területei közé tartozik az adat- és döntéselemzés, a táblázatos modellezés és a pedagógia, valamint a tanuláselemzés és a szövegbányászat. 2018-ban az SMU Tanítási Kiválósági Központ elnyerte az SMU Tanítási Kiválósági Díjat – Posztgraduális szakmai programok. Cheong professzor munkássága számos folyóiratcikkben, könyvben és könyvfejezetben, konferencia-kiadványban és közleményben, valamint folyóiratcikkben szerepelt. Legújabb munkáját az SMU kortárs segítői képzésének hatásáról az International Journal of Evidence-Based Coaching and Mentoring tette közzé. Program tanulási utazás 90+ videó előadások 32 Feladatok 10+ iparági példa 6 Vitafórum 6 Esettanulmányok 2 Szimulációk Miért iratkozzon fel a Data Science & Analytics képzésre a stratégiai döntések meghozatalához? A vállalatok világszerte az adatvezérelt célokra és a döntéshozatalra helyezik a hangsúlyt. Valójában az International Data Corporation jelentése szerint a világméretű adatforgalom 61%-kal 175 zettabájtra fog növekedni 2025-re. Tehát miért olyan fontos az adattudomány? Mert lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy hatékonyan dolgozzák fel és értelmezzék azokat az adatokat, amelyek felhasználhatók megalapozott üzleti döntések meghozatalára, valamint a növekedés, az optimalizálás és a teljesítmény előmozdítására. A Singapore Management University által kínált online Data Science & Analytics for Strategic Decisions programban megtanulhatja, hogyan dolgozzon fel és értsen meg olyan adatokat, amelyek segítségével jobb, intelligensebb döntéseket hozhat szervezetén belül. Forrás: IDC, 2021 22% az adattudósok foglalkoztatásának várható növekedése 2030-ra – sokkal gyorsabban, mint az összes foglalkozás átlaga. forrás: US Bureau of Labor Statistics, 2021 95% a vállalkozások közül a strukturálatlan adatok kezelésének szükségességét említik vállalkozásuk problémájaként. forrás: Sharespost, 2019 Kinek szól ez a program? A program mind a műszaki, mind a nem technológiai szakemberek számára készült, 6–20 év feletti releváns munkatapasztalattal – nincs szükség kódolásra; alapszintű Excel ismerete azonban előnyt jelent. Azok az iparágak és funkciók, amelyek előnyösek lehetnek: Iparágak: IT, e-kereskedelem, számítógépes szoftver, pénzügy, marketing és reklámozás, banki szolgáltatások, oktatási menedzsment és vezetési tanácsadás Funkciók: Mérnöki, programozási, technológiai, általános menedzsment, marketing, pénzügy, műveletek és HR funkciók Ez a program különösen hasznos azoknak a szakembereknek, akik a következőkre vágynak: Átállás adatközpontú felsővezetői szerepkörbe Gyűjtsön analitikai szakértelmet a nagyobb felelősségvállaláshoz Használjon prediktív modelleket olyan hatékony stratégiák kidolgozásához, amelyek az üzleti műveletek és a termékminőség kulcskérdéseit kezelik Legyen vezető a fenntartható üzleti növekedésért A kulcsfontosságú üzleti feladatok teljes felelőssége és a mögöttes stratégiai következmények megértése -

Az adattudományi bizonyítvány 4 tanfolyamból áll, amelyek koncentrált perspektívát nyújtanak az adattudomány és az üzleti elemzés összetett területére. Úgy tervezték, hogy a hallgatók készségeket szerezzenek az adattudományi programozás, az elemzés és a döntéshozatali technikák, valamint a prediktív elemzés és az adatvizualizáció fejlesztéséhez. -

A program végzőseitől elvárják, hogy átfogó és kritikus ismeretekkel rendelkezzenek a nagyszabású adatelemzés minden koncepciójáról és tevékenységéről, valamint hogy bizonyítsák szakértelmüket a Big Data Analytics és a kutatási alkalmazások, projektek és gépi tanulási technikák terén, hogy nagy betekintést és egyedi ismereteket nyerjenek. Big Data tárolók. A program célja a bonyolult számítástechnikai alkalmazási területek kritikus megértésének fejlesztése. A diplomások várhatóan képesek lesznek fejlett témákban alkalmazni tudásukat, például felhőalapú számítástechnikai és biztonsági szempontokat. -

Az MSc Cyber Security and Data Governance posztgraduális díjat biztosít, nagy hangsúlyt fektetve a foglalkoztathatóságra. A program a technológia, az üzlet és a politika szembeállításában helyezkedik el. Ideális azoknak a hallgatóknak, akik mélyreható speciális ismeretek fejlesztésében és az adatkezelés és a kiberbiztonság kulcsfontosságú szempontjainak kritikus megértésében érdekeltek, és különösen azoknak, akik ezen a területen szeretnének karriert folytatni, előrelépni vagy átváltani. területeken. Szakirányú mesterképzésként készségeket adna a hallgatóknak az adatkezelés és a kiberbiztonság nehézségeinek elemzéséhez. Ez biztosítja a szervezet adatvagyonának elemzéséhez szükséges készségeket és biztonsági intézkedéseket, hogy olyan politikákat és eljárásokat dolgozzanak ki, amelyek ellenőrzik, védik és növelik annak értékét. A hallgatók külön adatkezelési és kiberbiztonsági készségekre tesznek szert ebben a speciális mesterképzésben, amely lehetőséget ad nekik egy szervezet adatkezelési politikáira, eljárásaira és rendszereire. A mesterképzést úgy alakították ki, hogy a tanfolyamot 21 hónap alatt elvégezze. Széles körben megérti az MSc kiberbiztonság és adatkezelés legfontosabb fogalmait, lehetőséget adna a hallgatóknak új készségek fejlesztésére és új eszközök használatára, hogy megbirkózzanak ezzel a kihívással, és elősegítsék a szervezetek boldogulását. A hallgatók elsajátítják az adatok gondos kezelésének készségeit, és elsajátítják az adatkezelési elvek, gyakorlatok és technológiák megértését. Tanfolyami követelmények 2:2 vagy magasabb, brit alapképzésből vagy azzal egyenértékű képesítésből. A nemzetközi hallgatók emellett az IELTS 6.5-ös vagy magasabb szintű angol nyelvi szintjét is megkövetelik, legalább 5,5-tel minden komponensben. -

Az MSc Data Analytics célja olyan tanulók széles közönségének befogadása, akiknek az adatanalitikai tevékenységei technikai vagy üzleti célokból állnak. A program az akadémiai kutatások, az iparág által meghatározott gyakorlati problémák és esettanulmányok felhasználásával olyan megközelítést kínál, amely valóban elősegíti a tárgykör mélyebb ismereteit. -

Az online BSc Data Science and Business Analytics a Londoni Egyetemen, a világ egyik legfontosabb távoktatási szolgáltatója felkészíti a hallgatókat arra, hogy új karriert folytassanak az adattudomány területén. A London School of Economics and Political Science akadémiai irányításával ez a program alapvető technikai készségekkel látja el a hallgatókat - beleértve a statisztikát, a matematikát és az informatikát is -, és megtanítja őket arra, hogyan kezeljék a valós problémákat az adatok felhasználásával. -

Az adatok kulcsszerepet játszanak a modern szervezetekben, különösen a kutatásban és az üzleti stratégiák kidolgozásában, így a bonyolult adatkészletek megoldásokba történő fordításához szükséges készségekkel rendelkező munkavállalókra van szükség. Fejlessze ki az értékes elemzési készségeket, hogy megoldásokat találjon minden vállalkozás számára a Data Analytics kurzuson. -

Az adattudomány a statisztikák, az adatok elemzésének, a gépi tanulásnak az egyesítése és a tényleges jelenségek elemzésének az adatokkal történő elemzése, amelynek célja az üzleti jövedelmezőség és növekedés növelése. Az adattudományt felváltva használják az üzleti elemzésekkel, üzleti intelligenciával, prediktív modellezéssel és statikával. Ennek a programnak az a célja, hogy eszközöket és erőforrásokat biztosítson a rendelkezésre álló erőforrások kezelésével és felhasználásával az ismeretek hasznos eredményekké válására. -

Az adattudomány és az üzleti menedzsment közötti szakadék áthidalása révén a Bath Egyetem Business Analytics online MSc-je felkészíti Önt a karrierjének előmozdításához szükséges ismeretekre. Ha a matematikán alapuló, vényköteles elemzésre összpontosít, és nem a spekulatív döntéshozatalra, akkor elsajátítja azokat a stratégiai, problémamegoldó és döntéshozó készségeket, amelyek létfontosságúak a mai világban. Ez a 100% -ban online végzettség, amely ideális a dolgozó szakemberek számára, kulcsfontosságú ahhoz, hogy versenyelőnyt nyújtson Önnek egy olyan világban, ahol az adatok kritikus fontosságúak a problémák megoldásához szinte minden iparágban és munkahelyen. -

Helyezze el helyét a mai fejlődő üzleti táj élvonalán az online üzleti tudományok MSc-jével. A tanfolyam lehetővé teszi, hogy adatközpontú vezetővé váljon a gyors változások hátterében, amikor a vállalkozások egyre inkább nagy adatokon támaszkodnak a legfontosabb döntéseik meghozatalára. -

Adatvezérelt világunkban elengedhetetlen, hogy megértsük azokat az eszközöket, technikákat és stratégiákat, amelyek a big data maximalizálásához szükségesek. Az Aston Egyetem távoktatási MSc Management & Analytics programja egyesíti a menedzsment és az analitikai tudományokat, hogy az adatokkal támogatott stratégiai döntéshozatalban vezetői szemszögből navigáljon. Megtanulja, hogyan használhatja ki az analitika erejét, miközben fejleszti az adatvezérelt szervezetek és csapatok kezelésének és vezetésének képességét. -

Az adattudomány és a mesterséges intelligencia MSc programot úgy tervezték, hogy a nem informatika első fokú hallgatókat megkapja a szükséges technikai ismeretekkel és készségekkel, amelyek ahhoz szükségesek, hogy az adattudomány és a mesterséges intelligencia (AI) iparban kifizetődő karrierbe kezdjenek, beleértve az interdiszciplináris karriert lehetőségeket. A program lehetővé teszi a hallgatók számára, hogy meglévő egyetemi diplomájukra építsenek és képességeik portfólióját kibővítsék, az adattudomány és az AI területén folyó jelenlegi gondolkodás összefüggésében. Pontosabban, a program átfogó betekintést nyújt a hallgatóknak a modern adatelemzési környezetbe, különös tekintettel az adattudományra és az AI-re. -