97%
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91%
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Lakshmi Panchagnula
水項目專家
即使對於那些沒有任何編碼背景的人來說,這個程序也是對編程和模型構建的一個很好的介紹。
加布裏埃爾Arbe
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阿帕納Bharath庫馬爾
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卡蒂·Laev
客戶服務管理員
讓我相信我在這門課上的知識水平和那些多年從事數據科學家工作的人是一樣的。
奧薩馬薩勒姆
高級應用程序管理器
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Ndohnwi一個現代藝術博物館
高級顧問-項目交付專家
即使沒有DSBA的知識和經驗,也能獲得深入的知識
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這門課程幫助我了解了我是否可以從金融轉向數據科學
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這個項目幫助我獲得了正確的技術和基本技能的組合,以更好地勝任我的角色。
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麵試準備及演示
在線項目組合評估
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行業相關項目和技能
深入學習Python,機器學習,數據可視化和集成技術。
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來自德克薩斯大學奧斯汀分校的證書
在簡曆中展示你從德克薩斯大學奧斯汀分校獲得的畢業證書
PGP -來自Texas McCombs的數據科學和商業分析
世界# 62021年QS商業分析排名中的商業分析排名
基金會
“基礎”模塊將使您掌握統計學基礎、Python和特定領域的業務知識,為構建本課程的其餘部分奠定基礎。本模塊中教授的每個概念都將幫助您建立一個強大的基礎,將永遠與您在一起。這是對數據科學世界的輕微預熱。在本基礎課程結束時,您將輕鬆地談論數據科學術語。
- 基本的編程
- 介紹了Python
在開始學習數據科學和商業分析在線課程之前,這個模塊將教授一些先決條件,比如編程概念和Python。
本模塊將向您介紹編程概念。編程是給計算機執行特定任務的一組指令。
在本模塊中,您將了解Python編程語言及其語法等基礎知識。
- Python編程簡介
- NumPy,熊貓
- 探索性數據分析
- Matplotlib, Seaborn
掌握使用Python進行數據分析的基本技能,例如導入、讀取、操作和可視化數據。Python是一種跨領域使用的非常重要的語言。
Python是一種高級的解釋型編程語言,被全球許多企業廣泛使用。它有一個簡單,易於學習的語法,突出了代碼的可讀性。在本模塊中,您將使用Python語法並使用至關重要的Python基礎知識執行您的第一個代碼。
NumPy是一個用於科學計算的Python包,如使用數組,如多維數組對象、派生對象(如掩碼數組和矩陣)等。Pandas是一個快速、強大、靈活且易於使用的Python開源庫,用於分析和操作數據。本模塊將讓您深入了解如何使用Pandas和NumPy探索數據集。
探索性數據分析(EDA)本質上是統計學家講故事的一種類型。它允許我們在數據中發現模式和見解,通常是用可視化的方法。這個模塊將給你深入了解EDA在Python和可視化工具。
Matplotlib是一個用於創建靜態動畫、交互式可視化的庫,而Seaborn是一個基於Matplotlib的Python數據可視化庫。本模塊將使您深入了解使用Matplotlib和Seaborn探索數據集。
- 概率與概率分布
- 抽樣分布與中心極限定理
- 假設檢驗和相關錯誤
- 方差分析和卡方檢驗
既然您已經掌握了技術術語,我們還想向您介紹商業統計和數學函數。我們將幫助您理解統計在幫助組織采取有效決策方麵的作用,學習其最廣泛使用的工具,並學習使用分析、數據解釋和實驗來解決業務問題。
概率是一種數學工具,在這裏你可以研究隨機性,比如隨機實驗中事件發生的可能性。一個統計函數,其中一個隨機變量取所有可能的值,並在一個特定的範圍內報告它們被稱為概率分布。本模塊將講授概率和概率分布。您還將學習各種類型的概率分布,如二項分布、泊鬆分布和正態分布。
抽樣分布是從特定總體中抽取的大量樣本中獲得的統計數據。中心極限定理(CLT)用於估計正態分布。
假設檢驗是一個必要的統計學習程序,以觀察/調查數據為基礎進行實驗。本模塊將使你對假設檢驗和相關錯誤有更深的理解。
卡方是統計學中使用的一種假設檢驗方法,在這裏你可以衡量一個模型與實際觀察/調查數據的比較情況。方差分析,也被稱為方差分析,是AI和ML中使用的一種統計技術。你可以將觀察到的方差數據分成不同的其他成分,以便使用方差分析進一步分析和測試。本模塊將介紹如何識別兩組或兩組以上的平均值之間的顯著差異。
與表
- Tableau基本設計原則
- 使用Tableau創建可視化
- 用可視化的方式講故事
這個以表為重點的模塊將幫助您掌握數據可視化。學習通過信息圖形與業務用戶有效溝通信息的基礎知識。通過Tableau的data Visualization,學會識別數據的視覺特征,選擇合適的顯示機製,將數據轉化為可操作的見解。
Tableau是一個被廣泛用於解決問題的數據可視化工具。在本模塊中,您將了解Tableau及其基本設計原則。
本模塊將指導您如何在跨域的各種數據源上使用Tableau創建可視化。
在本模塊中,您將學習如何創建可視化講述的故事,以使用創造性的方式來吸引每個人的注意。這是一個關於用數據講故事的藝術的非常有趣的教程。
技術
本數據分析課程中的“技術”模塊將為您提供最廣泛使用的分析和數據科學技術的全麵基礎,使您能夠輕鬆處理任何業務問題。這時候你已經對將要發生的事情有了一個大致的了解,可以開始掌握每一項技術了。
基金會
- 建模的數據準備
- 線性回歸-簡單線性回歸,多元線性回歸,擬合優度,回歸擬合的措施
探索監督機器學習的基本原理,其關鍵概念和類型。您還將學習如何對數據進行預處理,以便為建模做好準備。
建模是一種訓練ML模型的技術,可以根據特性預測標簽,根據業務目的調優模型,並在拒絕數據上驗證它。
線性回歸是最流行的監督ML算法之一,用於預測分析,可以產生最好的結果。您可以使用這種技術來假設自變量和因變量之間存在線性關係。在本模塊中,您將涵蓋所有線性回歸的概念,如多元線性回歸,擬合優度,和回歸擬合的措施。
分類
- 邏輯回歸
- 決策樹
- 評價分類模型、ROC和AUC
通過流行的機器學習方法(如邏輯回歸和決策樹),學習建立分類模型的概念框架,以便在業務環境中進行準確的預測。
與線性回歸(Linear Regression)一樣,邏輯回歸(Logistic Regression)也是最受歡迎的監督ML算法之一。這是一個簡單的分類算法,你可以在自變量的幫助下預測分類因變量。您將在本模塊中涵蓋邏輯回歸的所有概念。
決策樹是一種監督式ML算法,用於分類和回歸問題。它是一種層次結構,內部節點表示數據集特征,分支表示決策規則,每個葉子節點表示結果。在本模塊中,您將涵蓋決策樹的所有概念。
ROC (Receiver Operating Characteristic)曲線是一個圖形,它顯示了一個分類模型在所有分類閾值下的表現。AUC (Area Under the ROC)曲線用於測量ROC曲線下的整個二維麵積。本模塊將指導您如何評估ROC和AUC曲線。
- 集成方法-裝袋,助推和堆疊
- 隨機森林
- AdaBoost, GBM, XGM, XGBM
我們現在可以通過引入集成技術來提升你的技能。集成方法有助於提高機器學習模型的預測性能。在本數據分析課程的下一個模塊中,您將學習集成方法,如“隨機森林”,它將幾種機器學習技術結合到一個預測模型中,以減少方差、偏差或改善預測。
在本模塊中,您將學習各種關鍵的集成方法,如Bagging, Boosting和Stacking。在這裏,你可以增強機器學習算法的穩定性和準確性,將它們轉化為魯棒分類等。
隨機森林是一種流行的監督式ML算法。顧名思義,它由提供的幾個數據集子集上的各種決策樹組成。然後計算平均值,以提高數據集的預測精度。在這裏,您將學習如何在機器學習中實現隨機森林。
本模塊將深入了解AdaBoost (Adaptive boosting)、GBM (Gradient boosting Machine)、XGM (Extreme Gradient Machine)和XGBM (Extreme Gradient boosting Machine)等幾種boosting集成技術。
- 工程特性
- 采樣和打擊,正則化
- 流水線
- 模型性能的措施
到這個時候,在程序中,你會舒適的模型,我們現在將學習設計和強調他們。模型構建是一個迭代過程。使用特征工程技術,以及仔細的模型選擇練習,有助於改進模型。此外,調整模型是獲得最佳可能結果的重要步驟。本模塊將討論與此相關的步驟和過程。
特征工程是將數據從原始狀態轉換為適合建模的狀態的過程。在本模塊中,您將學習特性工程中涉及的各種步驟。
抽樣是根據統計數據檢索總體信息的過程。SMOTE代表合成少數族裔過采樣技術,它可以幫助你以一種平衡的方式增加數據集的總案例。正則化是用來修改你的ML模型,以防止過擬合和創建一個最優的解決方案。您將涵蓋采樣、打擊和正規化的所有基礎知識。
這個模塊將給你深入的知識自動化你的ML工作流使用流水線。
本模塊將告訴您如何在模型評估指標的幫助下優化機器學習模型的性能。
- k - means聚類
- 分層聚類
無監督學習發現數據中隱藏的模式或內在結構。在本課程中,您將了解常用的聚類技術,如K-Means聚類和層次聚類。
k均值聚類是一種流行的無監督ML算法,用於解決機器學習中的聚類問題。在這裏,您將了解算法是如何工作的,並在稍後實現它。這個模塊將告訴你算法的工作和它的實現。
分層聚類是另一種流行的無監督ML技術或算法,如K-means聚類,它用於構建集群的層次結構或樹狀結構。例如,您可以將一組未標記的數據集組合成分層結構中的集群。在本模塊中,您將深入了解分層集群的基本原理。
- 時間序列簡介
- 季節性
- 分解
時間序列分析用於涉及時間成分的預測問題。在本模塊中,您將構建Python時間序列分析及其在業務上下文中的應用程序的基礎知識。
時間序列分析包括分析時間序列數據的方法,這些方法後來被用來提取有意義的統計數據和其他有關信息。時間序列預測是根據以前的觀測值/調查值來預測未來的數值。本模塊將向您介紹時間序列預測及其基本原理。
季節性是時間序列的特征,其中數據以固定的間隔(如每周、每月或每季度)發生變化。任何在一年內重複的可預測的波動或模式被稱為季節性的。
分解是一種將時間序列分解為多個成分的預測技術。之後,它使用這些成分來創建一個比簡單的趨勢線更準確的預測。
域暴露
這是一個非常有趣的模塊,有很多現實生活中當前的例子,我們將通過帶你跨越幾個領域來幫助你理解數據科學的偉大。本數據科學與商業分析在線課程的“領域曝光”模塊將為您打開不同領域的現實問題的大門,並教你如何使用數據科學和分析的原理來解決這些問題。
- 營銷和零售術語:回顧
- 客戶分析
- 零售儀表板
- 客戶流失
- 關聯規則挖掘
學習數據分析在市場營銷和零售中的應用。理解營銷分析如何被用於進一步的營銷目標,衡量,改進和預測業績。
營銷分析衡量、管理和分析營銷績效,以提高投資回報的有效性和最優化。零售分析分析商業趨勢和業績的庫存水平,供應鏈運動,消費者需求,銷售等。本模塊將教你如何使用數據科學和商業分析來分析企業的業績。
客戶分析分析客戶如何通過預測分析、數據可視化、信息管理和細分來幫助做出關鍵的商業決策。
零售儀表盤是一個工具,用於跟蹤您的企業在銷售和市場的表現。本模塊將告訴您如何使用跟蹤洞察力的方法。
客戶流失率是指在一段時間內停止使用公司產品和服務的客戶/客戶的百分比。在本模塊中,您將掌握如何跟蹤分析停止與您做生意的客戶。
數據挖掘中的關聯規則挖掘是一種識別大型數據庫中變量之間關係的方法。本模塊將讓你更深入地理解如何識別變量之間的模式。
- 網絡分析:理解參數
- 基本和高級網絡指標
- 穀歌分析:演示和實踐
- 文本挖掘
通過不同類型的網絡和社交媒體分析,了解如何使用從網站和社交媒體收集的數據來進行商業決策。這是一個非常有趣的模塊,它帶你穿越話題標簽和數據的世界。
網絡分析是通過收集、分析和報告你的互聯網數據來優化和改進你的網頁的計算。在這個模塊中,您將了解如何優化網頁上的數據。
本模塊將指導您跟蹤性能和統計,以提高一個網站的性能,從基本的到高級的方法。
穀歌Analytics是數據分析行業中最有用的分析工具之一,可以幫助您跟蹤網站流量。由於每個人都廣泛使用穀歌搜索引擎,大多數公司使用穀歌分析作為他們的網絡分析服務來分析他們的網站流量和性能。在本模塊中,您將獲得使用實際演示使用穀歌分析的知識。
本模塊將教你如何將非結構化文本轉換為結構化文本,以發現有意義的見解。這種方法稱為文本數據挖掘。
物流分析
- 供應鏈概論
- 需求的不確定性
- 庫存控製與管理
- 庫存分類方法
- 采購分析
- 庫存建模(再訂貨點,安全庫存)
- 先進的預測方法
了解供應鏈分析如何幫助企業預測未來需求、決定庫存、了解客戶需求和優化企業成本。
顧名思義,供應鏈是一個公司和供應商之間的網絡,將產品分發給最終客戶/買家。在本模塊中,您將學習網絡如何在供應鏈中工作。
需求不確定性是指企業無法準確預測顧客對其產品和服務的需求。這給你們公司帶來了幾個問題。
庫存控製是一種控製公司倉庫庫存並使其最大化的技術。庫存管理是一種跟蹤庫存的方法,采購和銷售的商品。
顧名思義,庫存分類在庫存係統中根據需求、收入、供應等對商品進行分類。
采購分析使用定量方法從數據中獲得可操作的見解和結果。
存貨模型是一種數學模型,它決定了一個公司最適宜的存貨水平。此模塊將幫助您維護生產中的庫存,管理庫存頻率,質量控製等。
本模塊將讓你更深入地了解先進預測方法的工作原理。同時,您將學習如何在供應鏈管理和物流分析中應用這些方法。
- 為什麼信用風險——用市場案例研究
- 信用風險模型比較
- 違約概率(PD)建模綜述
- 欺詐檢測
- PD模型,模型類型,製作一個好的模型的步驟
- 市場風險
- 風險價值-使用股票案例研究項目
在課程結束時,我們將介紹數據科學最重要的應用之一——金融。在本數據科學與商業分析在線課程的最後一個模塊中,您將學習數據分析在金融和風險管理中的應用,如欺詐檢測、信用風險、違約概率建模等。
信用風險發生在借款人無法償還任何債務或貸款時。本模塊將教你如何管理信用風險。
本模塊將使您熟悉幾個信用風險模型的所有關鍵比較。
違約概率(PD)模型提供了一個估計的可能性,借款人不能滿足其債務責任。
欺詐檢測是一套處理防止金錢或財產通過虛假索賠獲得的過程。這個模塊將幫助你發現公司的欺詐行為。
這個模塊將教你關於PD模型和其他幾個可用的模型。您還將了解製作一個好的模型的過程。
市場風險是指投資者由於一些外部因素影響市場價格而麵臨損失。本模塊將講授市場風險管理。
風險價值(VaR)是衡量公司在一定時期內財務風險的一種統計方法。在本模塊中,您將使用股票案例研究項目來實現VaR。
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這個關於數據科學和商業分析的研究生課程在線認證課程將幫助您在您的職業道路上建立您的專業簡曆和審查您的Linkedin個人資料。該項目還將進行模擬麵試,以提高你的信心,培養你在專業麵試中取勝。該項目還將幫助您進行一對一的指導,與行業專家一起設計您的電子投資組合,並指導您通過招聘會。
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涵蓋的語言和工具
實踐項目
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1000 +
項目完成
22 +
域
市場營銷
飛機乘客滿意度預測
社交媒體
Facebook評論預測
社會+醫療
西尼羅河病毒預測
保險
保險費違約傾向預測
教師和導師
該項目彙集了領先的院士和行業專家,讓您對核心概念有一個實際的理解。雖然他們的經曆各不相同,但他們的動機都是激發你對數據科學和分析的熱愛。
20 +
教授
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行業顧問
教授丹•米切爾
助理教授
來自頂級機構的行業顧問
Serdar Cellat
首席數據科學家,利伯緹互助保險公司(美國)
Nitish Jaipuria
策略師(數據科學),穀歌(新加坡)
黃Weibiao(威爾遜)
波士頓谘詢集團(新加坡)分析顧問
戴爾Seema
數據科學專家,FNB南非
Amit耆那教徒的
副經理-商業分析和商業智能
Vaibhav Verdhan
首席數據科學家,強生公司(愛爾蘭)
姆Phantsi
數據科學家,ABSA集團(南非)
Adaikalavan Ramasamy
新加坡基因組研究所(GIS)高級研究員
學習者感言
我一生中最大的兩個成就是我的兒子和偉大的學問。beplay2018官网這個項目非常棒,從項目辦公室的所有人,老師到導師都非常支持我,幫助我實現了我的職業和個人目標。
Shamelle Chotoki
西聯彙款GSI分析師(美國)
這個程序對於任何個人來說都是一個很好的開始,無論你的職業或你的編程舒適度如何。所有的視頻講座,指導學習課程,作業,項目,所有的一切都會給你很多信心,讓你在數據科學領域發展。
Indu Chanchal Polpaya
利哈伊大學博士後研究助理(美國)
我喜歡這門課程,因為它讓我進入了一個全新的世界。我對我在這門課上的成績很滿意這要感謝那些了不起的導師和講師當然還有項目管理。
Leanne Da Cerca
MTN(南非)高級集團經理
Heena(項目經理)給我們,尤其是給我的,是我從其他任何在線課程中得不到的支持。我很感激你不斷地給我們發信息,不斷地檢查我們,我們的進展如何,或者我們需要提出的任何其他問題。
Fermar B Talosig
NetLink Trust(新加坡)高級副工程師
如果您有興趣在自己的時間和自己的節奏學習數據科學和商業分析課程,這是一個很好的項目。我推薦這樣做,因為這是一門從基礎開始,然後一磚一瓦地獲得最終數據見解的課程。
Sudha Aluri
共享信息支持經理,房地美(美國)
我喜歡這個項目的結構,因為它將所有的理論、實踐和案例研究結合在一起。這個程序是強烈推薦的,因為它為您提供了工具,以有效的方式解決問題。
弗洛爾·德María Gómez埃斯帕薩
前薪酬主管,墨西哥石油公司(México)
你一直在解釋,在任何可能的地方消除疑慮,甚至鼓勵,我必須說,你真的做得很好,我想說我慶祝你。非常感謝您在這段旅程中花時間教導和幫助我們。
Moeti Manoto
Telkom(南非)服務經理
在這個程序的黑客馬拉鬆中,第一件事是,我學會了速度。從相同的數據集不同的模型,嚐試是一件新事情。
Sruthi Boojala
軟件工程師,TEKsystems Global Services India Pvt. Ltd .(新加坡)
我從這個項目中想到的最重要的事情是,這是數據科學和商業分析的一個非常好的結合。每周我們都會有一個小測驗,基於我們所學的主題,這是一個嚴格的學習過程。所以這對學習和聯係是很有幫助的。
穆罕默德Tahmid巴裏
高級數據分析師,Expeditors新加坡私人有限公司(孟加拉國)
很高興與你們所有人打交道,從協調員到導師。特別感謝醫生們提供了關於數據科學和商業分析的寶貴信息。
默罕默德·沙菲克Sabry
解決方案架構師,GBM - IBM(阿聯酋)
感謝您為我們傳授知識所做的努力。感謝您花了那麼多時間,提供了那麼多資源,付出了那麼多努力來確保我們能充分了解您傳遞給我們的每一件事,真的非常感謝您。
Seun Lawal Anako
美國塔公司(尼日利亞)商業合規高級經理
這很有趣,因為我可以看到自己的表演,也可以看到別人的表演。比賽是一種激勵,讓我更好地工作,看看我是否能打敗其他人。
低玉寧
美光半導體(新加坡)產品工程師
看到這個名字出現在黑客馬拉鬆的排行榜上,我很有動力。不要過多考慮模型,要考慮數據。數據清理和理解數據是最重要的事情。
Sharat基肖爾
培訓與發展-斯倫貝謝(阿聯酋)技術講師
學員對師徒關係和PM支持的反饋
Yemi分享了他在工作場所的經驗。這使得這些會議非常有吸引力,信息量也很大。他還分享了一些公共信息,這些信息讓我在回顧這些項目時停下來思考和沉思。我非常喜歡他的課。
閱讀更多Aayushi非常樂於助人。她的建議既實用又可立即付諸實施,無論是短期還是長期的步驟都能幫助我達到目標。我們討論了我的簡曆、LinkedIn個人資料,以及一些項目,以便更好地為我的下一份工作提供所需的工作經驗。
閱讀更多當Adnan強調實際操作練習的部分時,這是一個額外的獎勵,這些部分不一定是主要的主題,但在Python中了解它們確實很有幫助。例如,提醒我們在numpy數組和數據幀之間切換,使用value_counts,等等。作為在這門課程中才開始使用Python的人,我發現這些額外的技巧真的很有價值。
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DS和BA的PG課程
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研究生畢業證書
- 來自UT Austin & Global Faculty的高質量學習內容
- 8 +實踐項目
- 微課堂現場輔導學習(最多15人)
- 個性化的學術和非學術支持
- 德克薩斯大學奧斯汀學院每月在線研討會
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錄取通知書將分發給少數幾個候選人。交了入場費就能保住座位。
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常見問題
PGP-DSBA課程是與UT Austin合作設計的。該項目的教學和內容由UT Austin、Great Learning和其他實踐數據科學家和分析專家組成。beplay2018官网該項目由UT Austin Faculty批準。
成功完成課程後,學員將獲得德克薩斯大學奧斯汀分校的結業證書。
- 個性化的指導學習小組,最多15名學習者
- 深入介紹行業相關主題,具有實際應用和案例研究
- 提供Python、Tableau和高級Excel等工具的實踐。還提供了數據集
- 每個模塊結束時的體驗式學習項目使考生能夠將他們的學習應用到現實世界的商業問題中
- 與行業專家和導師的交互式現場會議提供當前的行業知識和見解
- 在線授課模式使得在職專業人士無需辭職或去任何地方旅行,就能加快學習進度,消除疑慮
該計劃的主要目標是幫助您準備在該領域的職業生涯。了解獲得信譽、知識和大量工作對你找到工作的重要性,我們逆向設計了一個程序,幫助你在這四個方麵脫穎而出。
- UT Austin的證書是為了給你在全球行業的信譽和認可。
- 最好的課堂記錄內容,從UT奧斯汀教師和實際操作的培訓,使您的知識,以成功。
- 您完成的項目添加到您的工作體,以準備一個行業準備的投資組合在計劃結束。
- 與已有的從業人員和其他有抱負的數據科學專業人員進行互動可以幫助您建立您的網絡。
此外,該項目還為行業從業者提供職業指導課程,並在求職的軟方麵提供指導/支持,如簡曆審核、LinkedIn個人資料審核、麵試準備等。
是的。該項目使用由學術和行業教員提供的錄製內容,以及由10-15名學習者組成的在線微課堂直播。所有的評估也將在網上進行。
- Python
- 表
根據QS商業分析排名,德克薩斯大學奧斯汀分校的麥庫姆斯商學院在2021年的世界排名中排名第6。
不,PGP-DSBA是McCombs商學院與Great Learning合作提供的在線職業證書課程。beplay2018官网由於它不是由大學提供的學位/全日製課程,因此,學校沒有該課程的成績單或成績單。您將在每次評估中獲得分數,以測試您的理解能力,並在每個模塊中獲得分數,以確定您是否有資格獲得證書。
成功完成課程後,即按照證書的資格完成所有模塊後,您將獲得德克薩斯大學奧斯汀分校麥庫姆斯商學院頒發的證書。
每周包括大約2-3小時的錄製講座和額外的2小時指導學習課程,包括實際應用和解決問題。該項目還包括每周大約一個小時的練習或評估。另外,根據你的背景,你應該每周花2 - 4個小時在自學和練習上。所以,這相當於每周承諾8-10小時的時間。
PGP-DSBA主要是工作專業人士追求的職業生涯轉型到分析的角色。我們也有即將畢業的學生受益於這個項目。如工程、數學、科學、統計、經濟學等量化學科的畢業,將有助於學員從PGP-DSBA項目中獲得最大的收獲。
請注意,提交入學費用不構成注冊項目,將適用以下取消處罰。如果您無法參加您的課程,請查看我們以下的退費和退款政策。
- 如於開班前4周以上接獲退學申請,須繳付相當於入場費25%的取消費
- 在開始前不到4周但超過2周的退學申請,須繳付相當於入場費50%的取消費用
- 如於開班前不到兩星期接獲退學申請,須繳付相當於入場費用100%的取消費用
- 在隊列開始後,恕不退款
取消申請必須以書麵形式向項目辦公室提出。
數據已經變得非常有影響力。數據是未來。數據科學領域已經被觀察到為它正在應用的大多數行業創造了奇跡。數據科學家正在產生重大影響,並正在引發一場偉大的革命。
數據科學的範圍是深遠的。隨著時間的流逝,對數據科學家的需求和需求呈指數級增長。這一需求正在快速增長,預計未來還將進一步增長。因此,許多專業人士正在尋求職業轉型到數據科學領域。
商業分析是另一個令人興奮的技術領域,它在最近獲得了極大的流行。商業分析和數據科學一起使用,以獲得最佳結果。
數據科學和商業分析技術也被認為將接管大部分現有的工作角色。因此,選擇數據科學和商業分析課程成為一個可靠的選擇,以建立一個穩定的職業生涯。數據科學的應用正在提供最準確和可靠的結果。數據科學和商業分析也被應用於解決最複雜的商業問題。
數據科學的應用已經被應用到許多領域,如遊戲、機器人、醫療保健、營銷、金融等。數據科學和商業分析被認為將他們的領域擴展到其他幾個領域,並建立新的動態。
這些領域還提供了全球薪酬最高的職位之一。因此,選擇最好的數據科學和商業分析證書課程,以適應21世紀最好的工作角色。
這個領域提供的工作角色很吸引人。許多年輕人和現有的職業專業人士都渴望進入數據科學家和業務分析師等工作崗位。因此,許多人渴望學習在線數據科學和商業分析課程。
讓我們來看看數據科學和商業分析的幾個主要職位。
1.數據分析師
2.數據架構師
3.統計學家
4.業務分析師
5.數據庫管理員
6.數據工程師
7.數據科學家
學習數據科學和分析課程將幫助你進入上述的工作崗位。
許多人認為數據科學和商業分析是一樣的。許多人也可以互換使用這些術語。以下是數據科學和商業分析之間的一些區別。這兩個領域結合在一起會創造奇跡。因此,許多人都希望學習數據科學和商業分析在線課程。
- 數據科學是各種機器學習方法和思想的基本應用,從原始數據中獲得重要的見解,而商業分析則處理收集的數據,並評估收集的數據,以實現業務目標。
- 數據科學側重於解決問題,而商業分析側重於決策製定。
- 數據科學家努力尋找驅動這些趨勢的原因,而業務分析師的目標是發現數據的趨勢
- 數據科學應用了大量的編碼實踐,而商業分析不需要編程技能。
- 數據科學通過算法和統計從數據中獲得洞見,而商業分析利用結構化數據的統計分析。
- 數據科學的終極目標是提出問題並理解分析收集的數據,而業務分析則為特定的業務問題提供可靠的解決方案。
通過在線學習數據科學和業務分析師課程,了解更多關於這些技術的知識。
數據分析是另一個有趣的領域,它激發了許多人學習數據分析課程的興趣。數據科學和數據分析是兩個不同的術語,也是兩個經常被稱為一個的領域。然而,這兩個術語之間存在著許多差異。如果你熱衷於學習數據分析課程,了解數據科學和數據分析之間的區別是至關重要的。
以下是數據科學和數據分析的區別。
- 數據科學是幾種機器學習技術和概念的整合應用,從原始數據中提取有意義的見解。數據分析是指對收集到的信息模式進行分析和分類,從而得出有助於實現業務目標的最佳結論。
- 數據科學檢測現有數據中的模式,而數據分析用於對數據進行排序以滿足組織的需要。
- 數據科學具有宏觀範圍。然而,數據分析的範圍是微觀的。
- 數據科學的終極目標是提出問題,而數據分析的目標是找到完美的、可操作的數據。
- 數據科學專注於解決問題,而數據分析專注於決策
- 數據科學練習數學、統計和編程技能。但是,數據分析應用定性和定量技術。
- 數據科學應用於人工智能、機器學習等技術領域,而數據分析則應用於電子商務、遊戲和其他領域,以解決與數據相關的問題。
- 數據科學預測未來,而數據分析提供每天的數據分析。
數據科學領域應用於許多行業。數據科學和商業分析的應用並不局限於IT部門。因此,許多人都在尋找最好的在線商業分析課程,以進入最令人興奮的工作崗位。我們都在見證數據科學之手,這是我們從未知曉的。
以下是數據科學和商業分析在不同領域的一些應用
1.互聯網搜索
數據科學和商業分析在為互聯網搜索查詢顯示最準確的結果方麵起著至關重要的作用。數據科學是大多數搜索引擎(如穀歌、bing、opera等)所使用的集成技術。
2.語音識別
數據科學的應用之一是語音識別。數據科學和商業分析被用來理解語音提示和產生準確的結果。Siri、Alexa、穀歌語音助手等都是運用數據科學來規範語音識別服務的幾個例子。
3.有針對性的廣告
數據科學促進目標廣告。數據科學算法被迅速應用於數字營銷,以識別目標受眾並相應地進行廣告宣傳。數據科學和商業分析在提高CTR(通話通過率)方麵發揮著重要作用。這些目標是通過研究用戶過去的行為模式來製定的。
4.建議
利用Data Science對電子商務網站的產品和服務進行最佳推薦。亞馬遜、Flipkart、Spotify、Netflix等公司利用數據科學向用戶展示最佳推薦。這增強了用戶的體驗,因為他們遇到了個性化的購物體驗。
在眾多的技術領域中,以下是數據科學的一些屬性,使其成為最好的工作領域。
1.數據科學和商業分析的需求很高
數據科學和商業分析是兩個需求量很大的領域。盡管許多行業正在快速適應數據科學和商業分析,但對這些技術的需求仍有顯著增長。
2.提供薪水最高的職業職位
這些領域提供的工作崗位被認為是非常有聲望的。據觀察,這些工作崗位也是國內外收入最高的崗位之一。
3.一個巨大的範圍
數據科學和商業分析是不局限於IT領域的技術。數據科學和商業分析已經被醫療保健、遊戲、社交媒體、數字營銷、農業等大多數行業所接受。
4.最安全的域。
即使我們生活在一個每天都在發生技術升級的世界,數據科學和商業分析提供了穩定的工作角色。數據科學和商業分析預計將接管許多現有的工作角色。因此,至關重要的是,要考慮一個站得高,有保障的職業。數據科學和商業分析無疑是提供最穩定工作角色的領域。
有很多行業已經在使用數據科學和商業分析,因為它們提供了令人難以置信的好處。適應數據科學和商業分析的行業/領域正在迅速增加。考慮到這一點,對數據科學和商業分析師在線課程的需求日益增加,因為許多人渴望進入這些工作角色。
業務
數據科學和商業分析被用來獲得最佳的商業解決方案和解決複雜的商業問題。數據科學和商業分析正在迅速地應用於商業中,因為它們被觀察到可以提供巨大的好處,比如預測最準確的結果、評估商業決策、製定有效的商業策略、利用數據等等。
農業
數據科學和商業分析公司正在幫助農民,為他們提供許多好處,如天氣預測、土壤分析、蟲害控製、疾病檢測、推薦最佳肥料等。
遊戲產業
數據科學和商業分析被應用於遊戲設計中。這些技術能夠幫助設計師設計出能夠保持用戶粘性和熱情的遊戲。數據科學算法研究用戶的移動,並提供一個激烈的競爭,使遊戲更令人興奮。
機器人
數據科學和商業分析被用於設計機器人。數據科學和商業分析的工具和技術被用於創造最智能的機器人。由於數據科學被用於人工智能和機器學習,它在設計許多技術創新方麵處於劣勢。
除了上述行業,這些技術還被用於許多其他行業,如電子商務、金融部門、教育等。
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