Intensiivne meister andmeteaduses

Üldine

Programmi kirjeldus

Hea otsused põhinevad alati andmetel

Arendage oma teadmisi andmetöötluse alal, kaasates reaalmaailma andmekogumeid ja õppides tööstuse ekspertidelt Pythoni õppekavaga. Õppige asjakohaseid tööriistu ja tehnikaid tegelike äriprobleemide lahendamiseks ja täna oma karjääri edendamiseks.

Saada reaalseid tulemusi

Meie karjäärivõistkond aitab teil kindlaks teha oma tugevused, täiustada oma eesmärke ja ühendada teid rohkem kui 200 Nuclio partneriga, et muuta oma professionaalsed püüdlused reaalsuseks.

Ekspertteadmised

Lahenda probleeme koos suure jõudlusega õpilastega, kellel on mitmekülgne taust teaduses, andmete analüüsis, inseneri, matemaatika ja palju muud. Luua sisukad sidemed, kohtuda potentsiaalsete tööandjatega ja ühineda elukestva õppega tegelevate kogukondadega.

Muidugi kontseptsioone, platvorme ja tehnikaid.

  • Programmeerimine: R, Python
  • Andmete visualiseerimine: ggplot2, seaborn, matplotlib
  • Soodsaim statistika
  • Tõenäosuse jaotused
  • Regressioonanalüüs
  • Klassifitseerimisalgoritmid
  • Rühmitamine ja soovitused.
  • Suhtlusoskused: need on vajalikud selleks, et piisavalt selgitada ja visualiseerida kõike, mida varem õpiti.
  • Andmete laborid
  • Lõppprojekt

Andmebaasi põhialused: Python ja statistika

Õpilased on otseselt kaasatud Pythoni õppekavasse, kus uurime ja õppime statistilise analüüsi parimaid tavasid, sealhulgas sagedasti ja baiessi meetodeid. Kasutades tarkvaratehnika parimaid tavasid ja programmeerimist paarides erinevate taustaga eakaaslastega, õpivad õpilased andmetöötluse põhialuseid.

  • sissejuhatus
  • Meie tööriista paigaldamine
  • Sissejuhatus ennustatavasse analüüsisse ja masinõppesse
  • Andmete puhastamine

Masin õppe ja tõeline juhtumiuuringud

Teises plokis alustasime masinõlkesse, tegutsedes klassifitseerimise, regressiooni ja rühmitamise tegelike probleemide puhul, kasutades struktureeritud ja struktureerimata andmekogusid. Me avastame raamatukogusid nagu scikit-learn, NumPy ja SciPy ning kasutage tõelisi juhtumiuuringuid, et integreerida meie arusaam neist raamatukogudest reaalmaailmas rakendustesse.

  • Andmete töötlemise toimingud
  • Prognoositavate mudelite statistika põhimõisted
  • Lineaarne regressioon Pythoniga
  • Logistiline regressioon Pythoniga
  • Klasterdamine ja klassifitseerimine
  • Juhuslikud puud ja metsad

Looduslik keele töötlemine ja andmete visualiseerimine

Meie kolmas plokk lisab loodusteadusliku keele töötlemise ja soovitamise süsteemid meie andmeteaduslike teadmiste kogumile. Õppime avatud lähtekoodiga suuri andmeid töötlema ja viimistleme Blokk, täiusesime visualiseerimise kunsti ja andmete teadmisi. Selle ploki lõpus peavad õpilased olema teadmistepagas ja omandama iseseisvaid projekte.

  • Vektoritugi masinad
  • K lähimad naabrid
  • Soovituslikud süsteemid
  • Põhikomponentide analüüs
  • Sissejuhatus närvivõrkudesse ja sügav õppimine TensorFlowiga
  • Liituge R ja Pythoni koodiga rpy2-i teegis

Nurgakivi projekt ja tööturu ettevalmistamine

Meie keelekümbluse programmi läbimiseks töötavad õpilased iseseisvalt rakendusliku andmeteadusliku projekti puhul, mis on ainulaadne oma huvide või karjääri püüdlustes Capstone'i projektis. Need projektid kajastavad tehniliste oskuste kogumit, mida õpilased on kogu kursuse jooksul õppinud, ning demonstreerivad oma pädevust ja sobivust kui tõeliste andmeteadlaste hulka.

2020. aastaks on Euroopas ligikaudu 1 miljon uut digitaalset ja tehnoloogilist töökohta.

Andmeteaduse profiil on üks olulisemaid ettevõtete tootlikkusele, andes neile vajalikku teavet, et neil oleks konkurentide ees eelis.

Viimati uuendatud märts 2020

Keystone'i stipendium

Tutvu meie stipendiumi võimalustega

Teave kooli kohta

Nuclio Digital School te ofrece una formación transversal que te permite ir desde un nivel Principiante hasta un nivel Experto.

Nuclio Digital School te ofrece una formación transversal que te permite ir desde un nivel Principiante hasta un nivel Experto. Näita vähem