數據科學與商業分析研究生課程“，

PGP-DSBA課程是與德州大學奧斯汀分校合作設計的。該項目的教學和內容由來自德克薩斯大學奧斯汀分校、Great Learning和其他實踐數據科學家和分析專家的教師提供。beplay2018官网頂點項目由德克薩斯大學奧斯汀分校批準。

成功完成課程後，學員將獲得德克薩斯大學奧斯汀分校頒發的結業證書。

• 個性化輔導學習小組，最多15名學習者
• 涵蓋行業相關主題的深度，與實際應用程序和案例研究
• 提供親身接觸的工具，如Python, Tableau和高級Excel。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於現實世界的業務問題
• 與行業專家和導師的互動現場會議提供當前的行業知識和見解
• 在線授課模式使在職專業人士可以方便地調整學習節奏，消除疑慮，而無需辭職或四處旅行

該課程的主要目標是幫助您為該領域的職業生涯做準備。了解到獲得信譽、知識和大量工作對你找到工作的重要性，我們向後設計了一個程序，幫助你在這四個方麵脫穎而出。

• 德州大學奧斯汀分校的證書將為您在全球行業提供信譽和認可。
• 來自德州大學奧斯汀分校教師的一流錄製內容和動手實踐培訓，使您具備成功的知識。
• 您完成的項目將添加到您的工作中，以便在課程結束時準備一個適合行業的投資組合。
• 與已建立的從業者和其他有抱負的數據科學專業人員互動，可以幫助您建立網絡。

此外，該項目還提供行業從業者的職業指導課程，並在求職的軟方麵提供指導/支持，如簡曆審查、LinkedIn資料審查、麵試準備等。

是的。該計劃包括使用學術和行業教師提供的錄製內容，以及在10-15名學習者中進行的實時講師在線微課程。所有評估也將在網上進行。

參與者在時間序列預測、預測建模、高級統計學、估計和假設檢驗以及數據挖掘方麵做幾個體驗項目，這要求考生使用和應用在這些項目中所有不同模塊中所學到的概念。

• Python
• 表

德克薩斯大學奧斯汀分校的麥庫姆斯商學院在2021年QS商業分析排名中排名第6。

不，PGP-DSBA是McCombs商學院與Great Learning合作提供的在線專業證書課程。beplay2018官网由於它不是學校提供的學位/全日製課程，因此，學校沒有這個課程的成績表或成績單。您將在每個評估中獲得分數，以測試您的理解，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，即完成所有符合證書資格的模塊後，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小時的錄音講座和每個周末額外的2小時指導學習課程，其中包括實際應用和解決問題。該項目還包括每周大約一小時的練習或評估。此外，根據你的背景，你應該每周投入2到4個小時用於自學和實踐。所以，這相當於每周投入8-10個小時的時間。

PGP-DSBA主要由計劃向分析角色進行職業過渡的專業人士所追求。我們也有畢業最後一年的學生受益於這個項目。畢業於工程、數學、科學、統計學、經濟學等定量學科，將幫助學員充分利用PGP-DSBA項目。

請注意，提交入場費並不構成注冊課程，並將適用以下取消處罰。如果您無法參加您的課程，請查看我們的退選和退款政策如下。

• 在課程開始前4周以上收到的退選申請將被收取相當於入學費用25%的退選費
• 在課程開始前不到4周但超過2周收到的退選申請需繳納相當於入學費用50%的退選費
• 在隊列開始前不到2周收到的退出請求將收取相當於入學費用100%的取消費
• 參加課程後，恕不退還學費

必須以書麵形式向項目辦公室提出取消申請。

數據已經變得非常有影響力。數據就是未來。數據科學領域已經被觀察到為它所應用的大多數行業創造奇跡。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。隨著時間的推移，對數據科學家的需求正在呈指數級增長。這一需求正在快速增長，預計未來還會進一步增長。因此，許多專業人士正在尋求向數據科學領域的職業轉型。

商業分析是另一個令人興奮的技術領域，最近已經獲得了極大的普及。業務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取代大部分現有的工作角色。因此，為了建立一個有保障的職業生涯，學習數據科學和商業分析課程已成為一個可靠的選擇。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其領域擴展到其他幾個領域，並建立新的動態。

這些領域也提供了全球薪酬最高的工作崗位之一。因此，選擇最好的數據科學和商業分析證書課程，以適應21世紀的最佳工作角色。

這個領域提供的工作角色非常吸引人。許多年輕人和現有的職業專業人士都渴望進入這些工作崗位，如數據科學家和業務分析師。因此，許多人都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有助於你進入上麵提到的工作角色之一。

許多人認為數據科學和商業分析是一樣的。許多人還將這些術語互換使用。下麵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產生奇跡。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，而商業分析則處理數據的收集，並評估收集的數據以實現業務目標。
• 數據科學專注於解決問題，而商業分析專注於決策製定。
• 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。
• 數據科學實現算法和統計，從數據中獲得見解，商業分析采用結構化數據的統計分析。
• 數據科學的最終議程是提出問題並理解分析收集的數據，而商業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課程來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，它激發了許多人對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，也是通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。

下麵是數據科學和數據分析之間的區別。

• 數據科學是幾種機器學習技術和概念的集成應用，從原始數據中提取有意義的見解，而數據分析是指對收集到的信息的模式進行分析和分類，以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，而數據分析則用於對數據進行排序以滿足組織需求。
• 數據科學具有宏觀層麵的範圍。然而，數據分析的範圍是微觀的。
• 數據科學的最終議程是提出問題，而數據分析的目標是找到完美的和可操作的數據。
• 數據科學專注於解決問題，而數據分析專注於決策
• 數據科學鍛煉數學、統計學和編程技能。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，而數據分析提供對數據的日常分析。

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行業。因此，許多人都在網上尋找最好的商業分析課程，以進入最令人興奮的工作崗位。我們都在見證著我們從未知道的數據科學之手。

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發揮著至關重要的作用。數據科學是大多數搜索引擎(如穀歌、bing、opera等)所使用的一項不可或缺的技術。

2.語音識別

語音識別是數據科學的應用之一。數據科學和商業分析被用於理解語音注釋並產生準確的結果。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。數據科學算法在數字營銷中迅速應用，以確定目標受眾並相應地進行廣告宣傳。數據科學和業務分析在提高CTR(呼叫通過率)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確定的。

4.建議

數據科學被用來對電子商務網站的產品和服務做出最好的推薦。亞馬遜、Flipkart、Spotify、Netflix等公司都采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。

以下是數據科學的一些屬性，使其成為最好的技術領域。

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有很大需求的領域。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也在顯著增長。

2.提供收入最高的職業職位

這些領域提供的工作角色被認為是非常有聲望的。這些工作角色也被認為是全國和國外收入最高的工作之一。

3.巨大的範圍

數據科學和商業分析是不局限於IT部門的技術。數據科學和商業分析已經被大多數行業所接受，如醫療保健、遊戲、社交媒體、數字營銷、農業等。

4.最安全的域。

即使我們生活在一個技術升級每天都在發生的世界，數據科學和商業分析提供了穩定的工作崗位。數據科學和商業分析預計將取代許多現有的工作角色。因此，選擇一份穩定可靠的職業至關重要。數據科學和商業分析無疑是提供最穩定工作崗位的領域。

有很多行業已經在使用數據科學和商業分析，以獲得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，對數據科學和業務分析師在線課程的需求與日俱增，因為許多人都渴望進入這些工作崗位。

業務

數據科學和商業分析被用來獲得最佳的業務解決方案並解決複雜的業務問題。數據科學和商業分析正在迅速應用於企業，因為它們被觀察到具有巨大的好處，如預測最準確的結果，評估業務決策，製定有效的業務戰略，利用數據等等。

農業

數據科學和商業分析正在幫助農民，為他們提供許多好處，如天氣預測、土壤分析、病蟲害控製、疾病檢測、推薦最佳肥料等。

遊戲產業

數據科學和商業分析應用於遊戲設計。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，並給出一個激烈的競爭，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。應用數據科學和商業分析的工具和技術來創建最智能的機器人。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領先地位。

除了上述行業外，這些技術還用於許多其他行業，如電子商務、金融部門、教育等。