استاد علوم در علوم داده

عمومی

2 مکان موجود

$expand_more

$expand_less

مقدمه

18 ماهه | آنلاین + آمستردام | برنامه شتاب دهنده استعدادهای درخشانتوسعه مهارت های آماده به کار ، همانطور که توسط کارشناسان علوم داده مشخص شده است بهترین محتوای دیجیتال و کتابخانه الکترونیکی گسترده با کارگاه های زنده تعاملی یک مربی شخصی که در زمینه علوم داده کار می کند معرفی کارفرمایان شریک در منطقه تجاری آمستردامچرا علم دادهدانشمندان داده که داغترین شغل قرن 21 لقب گرفته اند ، از بیشترین افراد تحت تعقیب در بازار کار امروز هستند. به گفته Glassdoor ، علم داده با توجه به تقاضا ، حقوق و رضایت شغلی شماره یک است. در آمستردام ، متوسط حقوق و دستمزد دانشمند در سطح ورودی 47،422 یورو است. ما با توسعه مهارت های فنی و بین فردی و ارتباط شما با کارفرمایان در کلان شهر آمستردام به شما کمک می کنیم تا برای گرمترین شغل جهان آماده شوید.تاریخ ثبت نامنوامبرکل مدت دوره کارشناسی ارشد 18 ماه است.هزینه برنامه9000 یورواقساط و برنامه پرداخت انعطاف پذیر موجود است.گزینه های پرداختاقساط: در حین تحصیل پرداخت کنید. زودرس پرنده: پیش پرداخت کنید و 10٪ تخفیف شهریه خود را دریافت کنید. برنامه انعطاف پذیر: پرداخت حق عضویت ماهیانه در مدت زمان حداکثر 5 سال.خود را با مهارتهای مناسب مجهز کنیدبرنامه نویس پایتون برای دستکاری ، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها از پایتون استفاده کنید. مدل ساز مدل های پیش بینی را بر روی داده های ساخت یافته و غیر ساختاری ایجاد کنید. روش صحیح را برای حل مشکلات تعیین کنید و یک راه حل بهینه پیدا کنید. گردآورنده داده داده ها را از منابع مختلف وارد کنید. دستیار داده داده های خام را به فرم آماده برای تجزیه و تحلیل تبدیل کنید. قبل از تجزیه و تحلیل ، تکنیک های دستکاری داده ها را پیاده سازی کنید. ارتباط دهنده مجموعه بزرگی از داده ها را کاوش کنید. داده محور مبتنی بر بصری ارتباط برقرار کرده و ارائه دهید. تجزیه و تحلیل داده برای استنباط معنی از داده ها و فرضیه های آزمون ، از روش آماری استفاده کنید.برنامه تحصیلیLaunchpad: شروع به علم دادهبا یکدیگر و برنامه درگیر شوید و دامنه علوم داده و صلاحیت های اساسی علم داده را در این ماژول کشف کنید. تنظیمات یادگیری خود را کشف کنید و نحوه کار با گروه یادگیری عمل خود را تمرین کنید. با ابزارها و منابع یادگیری خود را بیاموزید و بیاموزید که چگونه نمونه کارهای الکترونیکی حرفه ای خود را برای نمایش مهارت های خود در علم داده برای کارفرمایان احتمالی ایجاد کنید. 25 ساعت / 1 ECTSتسلط بر اصول اولیه در علم دادهاصول تجزیه و تحلیل داده ها را با Python - قدرتمندترین زبان برنامه نویسی مورد استفاده دانشمندان داده - تسلط یابید. این ماژول با تجسم داده ها و موارد ضروری پایتون مانند توابع ، تکرارکننده ها و لیست ها شروع عملی به شما می دهد. 90 ساعت / 3.5 ECTSجدی شدن با داده هابیاموزید که چگونه داده های مورد نیاز برای پروژه علوم داده خود را از منابع مختلف مانند پرونده های Excel یا وب از طریق API بدست آورید و داده های خود را برای تجزیه و تحلیل بهتر آماده کنید. با کاوش عمیق تر در داده های خود جدی شوید و بینش های جدیدی را کشف کنید. 115 ساعت / 4.5 ECTSدرک فریم داده ها و دستکاری داده هامهارت های خود را در تجزیه و تحلیل داده ها و دستکاری داده ها در پانداها - پرکاربردترین کتابخانه پایتون برای علم داده ها پیشرفت دهید و یاد بگیرید چگونه با پایگاه های داده رابطه ای تعامل داشته باشید و خود را در این ماژول ایجاد کنید 77 ساعت / 3 ECTSتجسم و آمار داده هابا ایجاد تجسم داده های تعاملی در برقراری ارتباط بینش خود استاد شوید و جعبه ابزار آماری هکر خود را با انجام استنباط های آماری ، ساخت و آزمایش فرضیه های خود ، اصلاح کنید. 130 ساعت / 5 ECTSتکنیک های پیشرفته در علم دادهبیاموزید که چگونه از تکنیک های پیشرفته در علم داده استفاده کنید تا نه تنها مدل های یادگیری پیش بینی و عمیق را بسازید و تنظیم کنید بلکه با استفاده از داده های شبکه در دنیای واقعی شبکه ها را نیز معنا دهید. 116 ساعت / 4.5 ECTSرهبر چابک بودن و توسعه صلاحیت تحقیقمهارت های رهبری خود را در علم داده با تمرکز بر سه زمینه اصلی در رهبری توسعه دهید: خود رهبری ، رهبری یک به یک ، رهبری تیم و رهبری سازمانی. 390 ساعت / 15 ECTSآیا شما آماده انتخاب آینده خود هستید؟اکنون برای برنامه کارشناسی ارشد علوم داده ثبت نام کنید فرم درخواست آنلاین این فرم سریع به ما کمک می کند تا درک کنیم آیا شما الزامات اساسی را برآورده می کنید یا خیر. مصاحبه ویدیویی اگر نمایه شما در لیست کوتاه قرار دارد ، شما برای مصداق انگیزه خود از برنامه به یک مصاحبه ویدیویی آنلاین دعوت می شوید. انتخاب و ثبت نام پس از ثبت نام ، ما یک نسخه از دیپلم و کارشناسی ارشد دوره کارشناسی شما و همچنین اثبات تسلط به زبان انگلیسی را درخواست می کنیم. پیش نیازها:یک مدرک کارشناسی در علوم کامپیوتر یا یک رشته مرتبط دانش برنامه نویسی (ترجیح پایتون) و آمار تجربه حرفه ای در زمینه فناوری اطلاعات و فناوری. توسعه نرم افزار ، مهندسی ، مشاوره ،اگر مطمئن نیستید که آیا پیش نیازهای این دوره را دارید یا خیر ، لطفاً برای ما بنویسید.

$expand_more

$expand_less