Ознакомьтесь с углубленными статистическими и вероятностными данными, необходимыми для управления информацией"

Для ИТ-специалистов этот Университетский курс в области управления и обработки данных и информации для науки о данных станет прекрасной возможностью узнать о различных методах, технологиях и инструментах, способных анализировать, синтезировать и извлекать знания, скрытые в данных.

По мере прохождения программы будут формироваться специализированные знания по управлению данными с учетом их типологии и жизненного цикла. Это будет достигнуто благодаря практическому подходу с использованием различных ресурсов, таких как реальные кейсы и новейшая информация.

Программа доступна полностью в онлайн-режиме, что позволяет адаптировать ее к расписанию студентов. Преподавательский состав, который специализируется в этом секторе, вносит ценные знания в учебные материалы, составляющие данный Университетский курс. Кроме того, в обширную коллекцию мультимедийных ресурсов этой программы добавлен уникальный дополнительный мастер-класс, созданный всемирно признанным экспертом в области науки о данных.

Вы хотите специализироваться в области науки о данных? С TECH вы получите доступ к эксклюзивному дополнительному мастер-классу под руководством всемирно известного эксперта в этой области"

Данный Университетский курс в области управления и обработки данных и информации для науки о данных содержит самую полную и современную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области инженерии, ориентированной на анализ данных
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и повышения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы экспертам, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Определите условия, которые должны быть выполнены и воспроизведены для оптимизации использования данных и их качества" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Формат этой программы основан на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие во время обучения. В этом студенту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами. 

Гарантируйте безопасность, доступность, целостность и конфиденциальность информации"

Постройте свою карьеру в отрасли, где требуются профессионалы экстра-класса"

Программа Университетского курса в области управления и обработки данных и информации для науки о данных поможет студентам получить глубокие знания в сфере статистики и вероятности, которые позволят им придать смысл данным, получаемым в отделе компании, в которой они работают. Таким образом, достигаются цели программы по подготовке профессиональных, всесторонне развитых и авторитетных инженеров.

Пришло время внести позитивные изменения в свою рабочую среду. Определите инструменты, необходимые для придания ценности вашим данным"

Модуль 1. Управление и обработка данных и информации для науки о данных

1.1. Статистика Переменные, индексы и коэффициенты 

1.1.1. Статистика 
1.1.2. Статистические измерения 
1.1.3. Переменные, индексы и коэффициенты 

1.2. Типология данных 

1.2.1. Качественные 
1.2.2. Количественные 
1.2.3. Характеристика и категории 

1.3. Анализ данных, полученных в результате измерений 

1.3.1. Меры централизации 
1.3.2. Меры дисперсии
1.3.3. Корреляция 

1.4. Анализ данных, полученных в результате графиков

1.4.1. Визуализация в соответствии с типом данных 
1.4.2. Интерпретация графической информации 
1.4.3. Настройка графики с помощью R 

1.5. Вероятность 

1.5.1. Вероятность 
1.5.2. Функция вероятности 
1.5.3. Распространения 

1.6. Сбор данных 

1.6.1. Методология сбора 
1.6.2. Инструменты сбора 
1.6.3. Каналы сбора 

1.7. Очистка данных 

1.7.1. Этапы очистки данных 
1.7.2. Качество данных 
1.7.3. Работа с данными (с помощью R) 

1.8. Анализ данных, интерпретация и оценка результатов 

1.8.1. Статистические меры 
1.8.2. Индексы отношений 
1.8.3. Добыча данных 

1.9. Хранилище данных (Data Warehouse) 

1.9.1. Элементы 
1.9.2. Проектирование 

1.10. Доступность данных 

1.10.1. Доступ 
1.10.2. Полезность 
1.10.3. Безопасность

Станьте ИТ-специалистом наравне с ведущими профессионалами отрасли и разрабатывайте актуальную информацию"