6個月計劃|在線學習與互動導師|項目的實踐學習
2022年QS商業分析排名
所有證書映像僅用於說明目的。大學可酌情更改實際證書。
H. Timothy (Tim) Harkins百年教授，研究與分析中心主任
碩士、博士:斯坦福大學
如有任何關於該計劃的反饋和查詢，請聯係我們MSB-DSBA@mccombs.utexas.edu
IDC預測，到2021年，數據科學及相關領域的收入將達到522億美元，未來幾年將提供超過1000萬個就業崗位。
28%到2026年增加工作崗位數量
1150萬年數據科學和分析角色的新工作
超過100美元數據科學職位的平均工資
數據科學和數據管理係統的研究生項目旨在為您提供在數據科學和數據管理係統的職業中脫穎而出所需的廣度和深度。我們精心設計的課程是由德克薩斯大學奧斯汀分校的教師、偉大的學習和領先的行業從業者創建的。beplay2018官网該項目由一流的教授和實踐行業專家教授。本課程的目標是培訓您在數據科學和數據管理係統領域建立您的職業生涯所必需的數據分析和數據工程的概念。該課程涵蓋了最廣泛使用的工具和技術與各種行業實例，使您的工作準備紮實的基礎。
本模塊向您介紹處理複雜數據管理問題所需的基本工具。本模塊時長10周，向您介紹探索性數據分析、數據建模和體係結構等概念。
了解與數據分析和數據工程相關的核心計算機科學概念，對於後續課程的學習和理解高級概念至關重要。本周，您將了解計算的世界、影響數據模型和處理性能的機器中的不同硬件組件、數據結構如何與示例一起工作以及一些基本算法和成本函數。
硬件在計算機科學中是指計算機和計算機相關設備的物理部件，包括內部硬件(主板、RAM、硬盤驅動器等)和外部硬件(顯示器、鍵盤、鼠標、掃描儀、打印機等)。
OS是操作係統的縮寫，是一種用於管理計算機軟件、硬件資源、內存和進程的計算機係統軟件。操作係統也用於為計算機程序提供標準服務。
數據結構是為高效使用而組織和存儲數據的廣泛實現的方法。
算法是一組有限且定義良好的指令，可以在其中解決問題或執行其他特定任務。
Python是一種在世界範圍內得到廣泛實現的編程語言，它具有簡單、易於使用的語法，有助於以簡單的方式解決現實世界中的問題。本周，您將學習如何使用Python語法來使用基本的Python基礎執行您的第一個代碼。
在這裏，學習者將學習如何在他們的設備上設置Python先決條件。
在這裏，學習者將學習如何使用變量存儲數據值。
在這裏，學習者將學習如何使用數據類型對數據項進行分類。
在這裏，學習者將學習如何使用運算符對變量和值執行運算。
在這裏，學習者將學習如何編寫可重用代碼塊來使用函數執行單個任務。
在這裏，學習者將學習循環的概念，循環用於重複執行一個代碼塊，直到滿足特定的條件—例如，計算數字的和，顯示乘法或表，以及更多。
操作係統是連接程序員和機器的橋梁。它是所有應用程序運行的平台，對於數據工程師來說，能夠在Linux操作係統中導航是非常必要的。Linux操作係統是一個在世界範圍內流行和廣泛使用的操作係統，支持從手機到超級計算機的多種設備。本周，您將了解什麼是Linux操作係統以及執行操作所需的基本命令。
版本控製是一種跟蹤和管理在特定時間段內對軟件代碼所做更改的方法。本周，您將學習版本控製中的基本概念，如分支、提交和拉請求，並學習如何使用git命令行。
在這裏，學習者將學習Git的基本概念，它是一個免費和開源的分布式版本控製軟件，用於編寫、記錄和維護代碼庫。Git處理從小型到大型的所有項目，速度和效率都很好。
本主題的學習者將熟悉Git的所有特性。
本主題的學習者將熟悉Git的所有基本命令。
Github是一個針對Git的互聯網托管版本控製服務。本主題的學習者將學習使用Github實現Git命令。
在這裏，您將了解為什麼概率論對理解統計的核心概念至關重要，如何計算概率，什麼是可用的概率分布，什麼是p值，以及如何解釋它們。
概率是一個數學概念，可以用來研究隨機性，比如在隨機實驗中發生的事件的可能性。
本課題的學習者將熟悉隨機實驗概率的計算方法。
報告隨機變量在確定範圍內的所有預期值的統計函數稱為概率分布。在這裏，您將了解概率分布和各種類型，如二項分布、泊鬆分布和正態分布。
p值是假設零假設是正確的情況下，實現與假設檢驗觀察到的結果一樣極端的最小值的概率。
描述統計是一種通過描述和總結不同數據集來研究數據分析的技術。它可以是一個地區的人口樣本，也可以是50名學生的成績。
本主題的學習者將熟悉集中趨勢的度量，包括平均值、中位數和眾數。
離散度度量描述了數據的散射情況，用於顯示和說明每個元素的變化和中心值。學習本課題的學習者將熟悉集中趨勢的度量，包括標準偏差、偏度和峰度，以及如何解釋它們。
了解Python的工作原理是構建複雜算法來解決業務問題的基礎。本模塊將帶您了解Python中所有的基本概念，目的是解決特定的業務相關任務，幫助您將Python視為數據科學的必備工具。
在處理數據時，您需要能夠使用這些工具以所需的格式操作、轉換和保存數據集。有時，在開始探索之前，您還需要預先計算特定的度量和字段、索引或標記數據，或清理數據。本模塊將讓你了解如何使用Numpy和Pandas庫來處理數據集
圖表和圖表是可視化數據所必需的。這允許您了解數據的大小和形狀，從而可以用於揭示模式並為探索性數據分析鋪平道路。在本模塊中，您將使用Seaborn庫學習幾個有用的圖
探索性數據分析(簡稱為EDA)允許您使用一些數據中的可視化方法定期發現模式和見解。本模塊將讓學習者深入了解Python中的EDA和可視化工具。
本節的學習者將了解如何使用單變量和雙變量分析進行統計比較。
本節將使學習者了解如何解決相關問題。
數據整理是一個識別、分析、清理、驗證和結構化非結構化數據以做出相關決策的過程。在本模塊中，您將掌握HTML標記的基礎知識，通過它您可以識別網頁中的元素，以及如何使用Python包，如Selenium。稍後，您將學習如何使用Beautiful Soup從網頁中刮取數據，清理它們，並設置異常處理過程，以確保從源中重複提取數據是順利和無錯誤的。
在這裏，學習者將熟悉解析和提取非結構化或結構化數據的過程，並使用web scraper技術在網頁上使用標簽或模式將其放入結構中。
在這裏，學習者將熟悉使用數據清理技術在數據集中修複或刪除不正確的、損壞的、重複的、不正確格式化的或不完整的數據的過程。
異常處理是在不中斷程序的情況下響應異常情況並進行處理的一種技術。
在這裏，學習者將根據他們目前所學的主題實施數據科學和數據管理係統在線課程的第一個項目。
DBMS代表數據庫管理係統，它是一種軟件工具，以結構化的方式存儲和編輯數據，並使用結構化查詢語言(SQL)檢索數據。在本模塊中，您將學習關係數據庫和非關係數據庫之間的區別、DDL、DML、DCL、DQL和TCL中的基本SQL命令，以及如何使用SQL查詢、篩選、連接和分組數據。您還將學習如何編寫子查詢、創建和使用SQL用戶定義函數以及使用窗口函數分割數據。
顧名思義，SQL查詢是一個提出問題的過程，從數據庫中請求數據或信息。
函數用於在SQL中執行數據操作，如SUM()、AVG()、COUNT()、MIN()、MAX()等。
SQL中的窗口函數用於跨一組與當前行以某種方式相關的行執行計算。
數據架構是為數據基礎設施創建藍圖的藝術。它涉及到模式模型、實體關係、數據管理、數據治理、訪問控製等概念，以及維護業務需要的數據抽象模型。在本模塊中，您將學習如何使用鍵、屬性和映射以及不同的模式模型(如星星、雪花、星係)在RDBMS中建立實體之間的關係，以及如何編寫和運行存儲過程。
ER圖代表實體-關係圖，它是說明實體及其屬性之間關係的藍圖。本主題的學習者將學習如何使用各種鍵、屬性和映射製作ER圖。
模式模型用於指定記錄類型、數據類型和其他約束的名稱，如主鍵、外鍵等。模式模型是整個數據庫的邏輯視圖。
存儲過程是準備好的SQL代碼，可以保存，以便您可以重複重用這些代碼。
SQL中的視圖類似於虛擬表，包含來自一個或多個表的數據。與真實的表類似，視圖可以有行和列。
NoSQL數據庫，也被稱為“非SQL”或“not only SQL”，用於以非表的方式而不是關係表的方式存儲數據差異。在這裏，數據不存儲在任何具有關係的預定結構中。
本主題的學習者將熟悉NoSQL數據庫中各種文件格式的比較。
MongoDB是一個麵向文檔的跨平台NoSQL數據庫，它提供了可伸縮性和靈活性，以及查詢和索引。本主題的學習者將學習如何使用MongoDB實現一個NoSQL數據庫。
SQL操作用於執行邏輯操作、算術操作和許多其他操作。
在這裏，學習者將實施他們的數據科學和數據管理係統課程的第二個項目，就他們目前所學的主題。
本模塊向您介紹使用雲技術自動化數據科學過程所涉及的步驟，以及數據可視化的最佳實踐。本模塊時長8周，向您介紹先進的數據科學概念，如雲基礎設施、數據管道管理、假設檢驗和使用Tableau的數據可視化。
在這裏，學習者將實施他們的數據科學和數據管理係統培訓課程的第三個項目，就他們目前所學的主題。
Tableau中的故事是為了傳遞信息而相互配合的一係列可視化效果。Tableau中的Dashboard是幾個視圖的集群，使用戶能夠同時比較多個數據。在這一周中，您將學習如何用創造性的方式和數據講故事的藝術創建講故事的可視化來吸引每個人的注意力。
Tableau中的Visual Analytics允許用戶使用各種工具來設計可視化效果，觀眾可以很容易地理解和使用。在這裏，學習者將能夠使用Tableau開發和討論可視化。
在本課題中，學習者將熟悉Tableau Dashboard的各種設計原則。
tableau是一種廣泛用於解決問題的數據可視化工具。在這一周中，您將了解Tableau，它的基本設計原則，以及如何在跨域的各種數據源上使用Tableau創建可視化。您將了解Tableau架構、如何在Tableau中準備數據、計算、儀表板布局、參數和操作，以及如何優化儀表板的性能。
在這裏，學習者將熟悉Tableau中可用的各種工具的架構。
在這裏，學習者將熟悉數據的準備，以做出數據驅動的決策。
在這裏，學習者將熟悉各種Tableau計算，以更快地提取數據。
Tableau中的Action是Tableau儀表板上的一個交互元素，由工作表內部驅動。操作使儀表板具有交互性。
在這裏，學習者將能夠優化和提高Tableau Dashboard的性能。
在這裏，學習者將實施他們的數據科學和數據管理係統課程的第四個項目，就他們目前所學的主題。
在這門選修課中，您將學習如何通過利用Hadoop生態係統在雲上導航和構建解決方案，並使用PySpark有效地計算大量數據。
Apache Hadoop是一個開源框架，它允許使用簡單的編程模型跨多台計算機組成的網絡分布式處理大量數據集。它可以橫向和縱向伸縮，並附帶自己的分布式存儲文件係統HDFS和名為YARN的資源管理器/協商器。在本模塊中，您將掌握Hadoop的基礎知識、起源、大數據生態係統和Hadoop架構。您還將學習MapReduce如何工作，如何導航HDFS，確定複製因子，使用YARN用戶界麵，在HIVE中查詢數據，以及使用SQOOP高效提取數據。
HDFS被稱為Hadoop分布式文件係統，處理運行在商用硬件上的大量數據集。HDFS可以幫助存儲大量的數據集，並提供更快的訪問。
YARN被稱為Yet Another Resource Negotiator，它使我們能夠處理和運行存儲在HDFS中的數據，用於各種處理技術，如流處理、批處理、交互處理和圖處理，使係統更加高效地工作。
SQOOP，也稱為SQL-to-Hadoop，是一種從非Hadoop數據倉庫中提取數據，將數據轉換為Hadoop可行的形式，然後將數據加載到HDFS的工具。這種方法稱為ETL，代表提取、轉換和加載。
HIVE是一種基於sql的Hadoop技術。它是一種數據倉庫基礎設施工具，用於以高效的方式存儲和處理大量數據。
在本模塊中，您將掌握Apache Spark的基礎知識及其特性，如何使用rdd轉換數據，以及配置Spark Context。稍後，您將學習如何分配適當數量的驅動程序和執行程序，如何在客戶端、集群、獨立和本地模式下啟動Spark，如何有效地劃分數據集，等等。
與Hadoop類似，Apache Spark是一個開源的、統一的分析引擎，用於處理大量數據，也就是大數據。Spark使用彈性分布式數據集(Resilient Distributed Datasets)在內存中處理數據，其中數據集分布在數千個節點中，這使得它比Hadoop非常快速和容錯。然而，Hadoop也有一些好處。本主題將教學習者Hadoop和Spark之間的各種不同。
在這裏，學習者將熟悉Apache Spark的體係結構，如RDD、DAG等。
在這裏，學習者將熟悉Apache Spark中各種啟動模式的實現。
RDD被稱為彈性分布式數據集(Resilient Distributed Data Set)，是跨集群節點拆分的元素集合，在這些節點上可以並行操作它們。
PySpark是一個允許用戶使用Python api編寫Spark應用程序的接口。在本模塊中，您將掌握如何以分布式的方式有效地從各種來源讀取數據，如何以spark數據框架的形式存儲數據，不同的數據轉換和操作函數，何時何地持久化數據集，以及如何使用spark UI監視您的作業。
Spark SQL是一個用於結構化數據處理的Spark模塊。該模塊可以直接以SQL代碼作為輸入，對數據進行分布式處理。Spark中的這個核心特性可以用來使用Spark .sql.dataframe模塊創建分布式數據幀。
資源分配是Spark作業執行過程中的一個關鍵方麵。本主題將教學習者如何使用PySpark中的資源分配。
PySpark中的分區是根據一個或多個分區鍵將一個大數據集分割成更小的數據集的過程。
在這裏，學習者將了解Apache Spark中的持久性。
Spark讓您可以完全控製如何使用可用的資源來處理數據。使用Spark配置文件，您可以更改應用程序屬性、shuffle行為、必須如何管理內存、驅動程序和執行程序必須如何擴展等等。本周，您將學習如何達到和設置您的工作的最佳Spark配置。
內存管理是任何框架或編程語言中最重要的方法之一。本主題將教學習者如何使用Apache Spark管理內存。
動態分配允許您根據工作負載動態調整應用程序占用的資源。
在這裏，學習者將了解Apache Spark中可用的各種壓縮技術，這些技術用於優化Spark作業的性能。
Spark中的Shuffle是一種用於重新分區或重新分發數據的機製。
在這裏，學習者將實施他們的數據科學和數據管理係統在線課程的第五個項目，就他們目前所學的主題。
在本課程中，您將學習如何應用與行業相關的數據科學技術，如回歸、分類、聚類、降維等，來解決現實世界的問題。
在這一周，你將涵蓋所有線性回歸的概念，如多元線性回歸，擬合優度，以及回歸擬合的度量。
監督學習允許用戶分析和聚類有標簽的數據集，而無監督學習允許用戶分析和聚類無標簽的數據集。
回歸有助於使用一個或多個自變量來管理因變量和自變量之間的關係。
顧名思義，評估指標用於衡量機器學習模型的性能和質量。
本模塊將向學習者講授監督學習分類技術的各種概念。
顧名思義，Classification將數據集分類為不同的類別，它可以在結構化數據集和非結構化數據集上實現。
線性回歸用於機器學習中的預測分析，以產生最佳結果。它假設因變量和自變量之間存在線性關係。邏輯回歸是用自變量預測類別因變量的方法。
一個流行的監督學習算法，決策樹，被用於回歸和分類問題。決策樹是一種分層結構，其中內部節點表示數據集的特征，分支表示決策規則，每個葉節點表示結果。
混淆矩陣是一個分類問題預測結果的概要。在這裏，學習者將掌握更多關於混淆矩陣用法的信息。
本模塊將向學習者講授無監督學習技術的各種概念。
k均值聚類是一種廣泛應用的無監督學習算法，用於解決數據科學或機器學習中的聚類問題。
在這裏，學習者將了解如何使用k模式聚類技術對類別數據進行聚類。
k -原型聚類技術是一種既能處理數值數據又能處理類別數據的混合聚類算法。
彎頭曲線有助於識別數據集中存在的簇的數量。
Silhouette有助於解釋和驗證數據簇。它檢查使用k-means聚類創建的聚類的質量。
模型調優是一個在不過度擬合或不產生過高方差的情況下最大化模型性能的過程。在這裏，學習者將熟悉如何在模型評估指標的幫助下優化機器學習模型的性能。
本主題將教給學習者偏差方差權衡的所有概念以及如何與該屬性一起工作。
本課題將向學習者講解欠擬合與過擬合的區別。
本主題將教學習者如何配置k-fold驗證，這是數據科學家廣泛實施的策略。
在這裏，學習者將根據他們目前所學的主題，實施數據科學和數據管理係統PG課程的第五個項目。
一個全麵的頂點項目，包括所有的工具和技術的嚴格使用，你已經學習了這個項目的一部分。通過專家的幫助，參與者將學習如何解決和管理現實世界的數據科學問題。完成這個頂峰項目是獲得McCombs商學院證書的必要條件。
在本課程中，您將學習模型部署技術，並使您的模型可伸縮、健壯和可再現。
僅僅創建一個模型並對其進行測試是不夠的;還必須讓業務人員能夠在生產環境中定期與它們交互和維護它們。在這裏，您將學習如何使用Flask部署機器學習腳本，以及如何在雲上使用Amazon SageMaker創建和部署機器學習模型。
flask是一個Python API，允許開發人員構建web應用程序。在這裏，學習者將能夠使用Flask部署機器學習模型。
Amazon SageMaker是一個完全管理的機器學習服務，為數據科學家和開發人員提供快速準備、構建、培訓和部署高質量機器學習模型的能力。
您應該能夠在任何環境或機器中部署並成功運行機器學習模型或腳本。為了做到這一點，必須將所有依賴的軟件、庫和配置文件捆綁為可執行文件，這樣您的應用程序就可以部署並平穩運行，而不會出現任何錯誤。在這裏，您將學習容器化的基礎知識，以及Docker如何通過實際操作經驗解決與應用程序部署相關的問題。
在這裏，學習者將熟悉產品化的過程。
有時，需要打包和部署的不僅僅是一個應用程序。您可能還需要連接多個應用程序並編排管道以交付工程解決方案。在這裏，您將了解如何使用Kubernetes擴展、自動化和管理集裝箱化應用程序。
Kubernetes是一個類似於Docker的工具，用於管理和處理容器。在本主題中，學習者將了解如何使用Kubernetes部署他們的模型。
在這裏，學習者將根據他們目前所學的主題實施他們的數據科學和數據管理係統PG項目的第6個項目。
在本課程中，您將學習如何執行各種統計測試及其背後的數學。
確保您的數據通常是分布的，這對於決定假設檢驗的類型非常重要，這將與您的數據兼容。在這裏，您將學習如何使用夏皮羅-威爾克測試、安德森-達林測試和達戈斯蒂諾K2測試等測試來測試是否正常。
在這裏，學習者將熟悉夏皮羅-威爾克正態性檢驗的實現。
在這裏，學習者將熟悉安德森-達令正態性檢驗的實施。
在這裏，學習者將熟悉D’agostino’s K2正態性檢驗的實現。
當您假設數據正常時，將執行參數假設檢驗。在這裏，您將了解如何使用ANOVA、ANCOVA和成對學生t檢驗等測試在數據上運行參數測試。
在這裏，學習者將熟悉ANOVA(方差分析)。
在這裏，學習者將熟悉ANCOVA(協方差分析)。
在這裏，學習者將熟悉配對學生的t檢驗。
當假設數據非正態時，將執行非參數假設檢驗。在這裏，您將了解如何使用Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon帶符號秩檢驗和Kruskal-Wallis H檢驗等測試在數據上運行非參數檢驗。
在這裏，學習者將了解曼-惠特尼U測試的實施。
在這裏，學習者將了解Wilcoxon符號秩檢驗的實現。
在這裏，學習者將了解Kruskal-Wallis H測試的實施。
執行相關性測試以檢查兩個或多個因變量之間的關係中是否存在基本模式。在這裏，你將學習皮爾遜相關檢驗和斯皮爾曼等級相關檢驗。
在這裏，學習者將了解皮爾遜相關檢驗的實施。
在這裏，學習者將了解斯皮爾曼等級相關檢驗的實現。
數據科學和數據管理係統研究生認證項目將幫助您在職業道路上構建您的專業簡曆和審查您的個人資料。數據科學和數據管理係統的PG項目也會進行模擬麵試，以增強你的信心，為你的職業麵試做好準備。該項目還提供一對一的職業指導課程，以及職業指導課程。
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遵循“邊做邊學”的教學方法，該項目為您提供了通過5+實踐項目實時應用您的技能和知識的機會。除此之外，您還可以在不同的數據集和行業中從事多個實際項目。
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。盡管他們的經曆各不相同，但他們的目標都是激發你對數據科學和分析的熱愛。
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教授
行業顧問
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研究與分析中心
德克薩斯大學奧斯汀分校博士
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12th2022年3月
對於數據科學和數據管理係統項目，德克薩斯大學奧斯汀分校的McCombs商學院在2021年QS商業分析排名中全球排名第6。
德克薩斯大學奧斯汀分校的McCombs商學院在數據科學和數據管理係統研究生項目中的作用如下:
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實踐的頂點項目由德克薩斯大學奧斯汀分校麥庫姆斯商學院的教員批準。
在成功完成課程後，所有的學習者將獲得德克薩斯大學奧斯汀分校的數據科學和數據管理係統研究生證書。
《數據科學與數據管理係統》在線課程的獨特之處在於:
由德州大學奧斯汀分校專門為應屆畢業生和早期職業人士設計的
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該課程旨在幫助您實現以下四個方麵的目標:
德克薩斯大學奧斯汀分校的證書將為您在國際市場上提供信譽和認可。
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是的，考生需要自帶筆記本電腦;入學時應分享技術要求。
不，PGP-DSDMS是McCombs商學院與Great Learning合作提供的在線專業證書課程。beplay2018官网由於這不是大學提供的學位/全日製課程，因此，大學沒有該課程的成績表或成績單。你將在每個評估中獲得分數以測試你的理解能力，並在每個模塊中獲得分數以確定你獲得證書的資格。
在成功完成該課程後，即在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的證書。
請注意，提交入學費用並不構成注冊，並將適用以下取消罰款。如果您無法參加您的課程，請查看我們的退出和退款政策如下。
必須以書麵形式向項目辦公室提出取消申請。
數據科學與數據管理係統PG項目的課程費用為2500美元。申請人也可以分期付款。
[聯係我們:+1-512-559-1644或。dms.utaustin@mygreatlearning.com］
一種多學科的方法，從當今組織收集和創建的日益增長的數據中提取可操作的見解。數據科學包括為分析和處理準備數據、執行高級數據分析、生成揭示模式的結果，以及幫助利益相關方得出明智的結論。
數據科學和數據分析是兩個不同的領域，經常被混淆為相同的。這兩個術語之間有很多區別，理解它們之間的區別是至關重要的:
數據科學是幾種機器學習技術和概念的關鍵應用，從原始數據中提取有意義的見解。數據分析被定義為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明確結論。
數據科學用於檢測現有數據中的模式，而數據分析用於對數據進行排序，以滿足組織的需求。
數據科學具有宏觀層麵的範圍。然而，數據分析有一個微觀層麵的範圍。
數據科學的主要目標是提出問題。相比之下，數據分析的最終目標是找到完美的、可操作的數據。
數據科學專注於解決問題。相比之下，數據分析專注於決策製定。
數據科學結合了數學、統計學和編程技能。另一方麵，數據分析應用定性和定量技術對數據進行排序和分類。
數據科學可以用來預測未來，而數據分析可以用來提供數據的日常分析。
用於安全、高效和低成本地收集、保存和使用數據的係統稱為數據管理係統。數據管理旨在幫助個人、組織和相關事物在政策和法規的範圍內優化數據的使用，從而做出決策並采取行動，加速為組織帶來利益。
數據科學和數據管理係統是行業中最具變革性的學科之一。處理、管理和利用數據對所有組織都是必要的。這項技術正在迅速發展，采用這項技術的組織數量也越來越多。美國對數據工程師和數據分析師有巨大的需求。
因此，學習最好的數據科學和管理課程，並在該領域從事職業生涯，是你能為自己做出的最好的投資。
數據管理涉及到各種相互關聯的功能。使用各種工具和軟件，數據工程師需要構建數據架構、數據倉庫，並從業務係統創建統一的數據集。其他功能包括數據庫設計、配置、數據安全、應用軟件升級和安全補丁。
到2026年，數據科學和數據管理係統領域預計將以每年40%的速度增長。由於每個公司都覺得有必要利用他們的數據，這個領域提供的工作崗位非常令人滿意。許多應屆畢業生和早期職業人士能夠在這個蓬勃發展的行業中找到適合自己的工作並茁壯成長。
以下是一些提供給擁有數據科學和數據管理證書的候選人的工作職位:
數據科學家
數據分析師
數據工程師
數據架構師
數據可視化專家
商業智能開發
數據庫管理員
數據倉庫工程師
如果你渴望進入上述的工作崗位，一定要參加數據科學和數據管理的PG課程。
數據科學和數據管理係統領域提供的薪酬是激勵許多人在該領域追求職業生涯的重要因素之一。該領域提供的工作機會被認為是世界上收入最高的工作之一。
根據PayScale在美國，數據科學和數據管理係統專業人員的工資標準在每年66K美元到152K美元之間。平均薪金預期為每年88 000美元。
本課程是專門為應屆畢業生和早期職業人士設計的。它不需要學習的先決條件，任何決心成為數據工程師或數據分析師的人都可以輕鬆地選擇它。
有很多行業已經在雇傭數據科學和數據管理專業人員，因為他們提供了難以置信的好處。采用數據科學和數據管理係統的部門/領域的列表正在迅速增加。考慮到這一點，對數據科學和數據管理在線課程的PG的需求日益增長，因為許多人渴望進入這些工作崗位。
以下是雇傭數據科學和數據管理係統專業人員的各個行業的列表:
業務:數據科學和數據管理被用來獲得最佳的業務解決方案和解決複雜的業務問題。數據科學在評估業務決策、製定有效策略和利用客戶數據方麵具有最準確的結果。
農業:農民使用數據科學來了解天氣模式和正確的營養混合，以確保在收獲季節生產出最高質量的產品。土壤分析、疾病檢測和肥料推薦是一些對農業產生重大影響的數據科學工具。
遊戲產業:遊戲設計中使用了數據科學和數據管理係統。這些技術允許開發者了解用戶使用模式，並實現最大化玩家粘性的遊戲功能。
機器人:數據科學和數據管理被大量應用於機器人領域。通過這些工具，機器人工程師能夠了解機器人處理數據的方式，並為機器麵臨的每個問題推導出最佳解決方案。
電子商務:電子商務每天產生大量的數據。利用數據科學，公司能夠預測購買和損失，甚至根據客戶的行為推動他們購買更多的產品。
財務:財務管理過去是一個耗時的過程，但數據科學通過算法交易、欺詐檢測、客戶管理、風險分析和其他工具來輔助這一過程。
請填寫表格，項目顧問會聯係您。你也可以通過dms.utaustin@mygreatlearning.com或+1 512 559 1644
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pgp數據科學和商業分析課程代表了工作經驗、行業和地理的多樣化組合，保證了真正的全球和折衷的學習體驗。
pgp數據科學學習者來自一些領先的組織。
由於數字時代的出現，每天都有大量的數據被使用。一些行業希望使用這些數據來改進他們的產品和服務，比如識別客戶的模式並獲得洞察、確定未來趨勢、保護數據、簡化生產流程等等。
一些科技巨頭，如微軟、蘋果、亞馬遜、穀歌等，正在充分利用數據科學和數據管理技能，從簡單的日常操作到複雜的、獨特的操作。此外，許多其他部門，如醫療保健、電子商務、物流等，正在使用數據科學和數據管理來提高他們的生產力和提高他們的收入。
的MarketsandMarkets分析報告稱，全球數據科學市場預計將從379億美元(2019年)增長到1409億美元(2024年)，在預測期間的複合增長率為30.0%。市場的主要增長因素包括企業日益強調方便的方法來推動業務，以及從海量數據中提取全麵見解以獲得競爭優勢的日益增長的需求。企業越來越傾向於以數據為中心的業務戰略，越來越多地采用先進技術，這為數據科學平台帶來了多種機會。
的美國勞工統計局到2026年，數據科學領域將創造1150萬個新的就業崗位。此外,哈佛商業評論在他們的研究中，數據科學家的工作被列為“21世紀最性感的工作”。
因此，許多學生和早期職業人士都在尋找最好的數據科學和管理課程，以追求數據科學和數據管理的職業生涯。鑒於對這些領域的需求激增，德克薩斯大學奧斯汀分校的McCombs商學院和Great Learning合作並策劃了世界級的數據科學和數據管理係統研究生項目。beplay2018官网本課程為應屆畢業生和初入職場的專業人士提供這些領域的一流教學。
在簡要討論程序細節之前，讓我們看看數據科學和數據管理係統的一些基礎知識。
數據科學的正式定義是，它是一個過程，包括記錄、存儲和分析數據，以獲得有意義的見解，以有效的方式做出堅定的決策。用更直接的術語來說，數據科學被定義為對數據的研究。
它是當前的前沿技術之一，孕育了許多其他革命性的技術，如商業智能、人工智能、機器學習等。從互聯網搜索到物聯網設備，每天都在產生大量的數據。鑒於如此龐大的數據生成量，數據科學正以驚人的速度發展。
數據管理是一種高效、安全、低成本地收集、存儲和使用數據的方法。數據管理的目標是幫助組織在政策和法規的限製下優化數據的使用，以便做出決策和采取行動，使組織的生產最大化。
數據管理包括各種因素，如:
跨廣泛的數據集創建、訪問和更新數據
跨多個雲和本地環境存儲數據
提供高可用性和災難恢複
在各種應用程序、分析和算法中使用數據
保障數據隱私和安全
根據保存時間表和協議要求歸檔和銷毀數據
在數據科學和數據管理係統中有幾個最佳實踐。它們包括:
為數據科學專業人員和數據分析專業人員創建一個層，用於識別和使用數據
為數據科學開發一個環境，以有效的方式重新利用數據
使用其他尖端技術，如人工智能和機器學習來維護擴展數據的性能
確保您使用的連接數據庫具有支持業務的性能、規模和可用性
使用標準查詢層來管理多種形式的數據存儲
在數據科學和數據管理係統中還有許多其他理想的實踐，這些您將在本課程中學習到。
德克薩斯大學奧斯汀分校的McCombs商學院與Great Learning合作設計了這門精心策劃的數據科學和數據管理係統課程，讓學習者全麵了解這些技術中涉及的各種技能和技beplay2018官网術。該項目還為學習者提供了使用前沿工具的學術和實踐經驗，包括Python、NumPy、SQL、Tableau、Apache Spark、大數據、Hadoop等。
這個為期6個月的數據科學和數據管理係統在線課程通過由領先的院士製定的課程大綱整合了許多行業相關技能，並結合了項目驅動的學習方法。在線課程提供了一種靈活的學習體驗，以適應在職專業人士的所有基本要求，而來自行業專家的指導幫助學習者清除學習障礙。學員在項目結束時獲得專門的職業支持，確保他們擁有在數據科學和數據管理beplay网站登录係統領域建立卓越職業生涯所需的所有必要條件。
德克薩斯大學奧斯汀分校的麥庫姆斯商學院在研究生項目上排名第12，在本科生項目上排名第4《美國新聞與世界報道》2021年．該學院有超過51000名學生和3000名教師。麥庫姆斯商學院是德克薩斯大學奧斯汀分校的世界級一流商學院。它包含有原則的領導者，並通過高質量的指導、實踐學習經驗和相關的創新研究創造想法，指導那些將塑造明天和解決最具挑戰性問題的人。
以下是參加德克薩斯大學奧斯汀分校McCombs商學院在線數據科學和數據管理係統課程的一些好處:
航空業相關課程:數據科學和數據管理係統的PG項目的課程大綱結合了學術優雅和商業相關性，以鼓勵學習者獲得數據科學工具和技術以及數據管理基礎知識。
靈活的學習:該項目提供了最大的學習靈活性，參與者可以在學習的同時通過在線課程賺錢。該課程還有助於適應轉班和休假的情況，使學員即使錯過了課程也能趕上進度。
親身接觸:該項目進行定期的實驗室課程，在其中，學習者可以親身接觸Python編程、SQL、Tableau、Hadoop、Apache Spark等。學習者還將實施現實世界的案例研究和一個頂點項目，以成為熟練的專業人員。
終身教職員工:從經驗豐富的教師和領先的院士那裏學習數據科學和數據管理係統的所有概念。
beplay网站登录職業支持平台:獲得來自高技能行業專家的個性化指導，以及來自Great Learning的專業職業支持。beplay网站登录beplay2018官网職業支持beplay网站登录計劃包括簡曆製作、麵試準備課程、模擬麵試、職業研討會和可共享的項目和技能電子組合。
德克薩斯大學奧斯汀分校在線證書:在成功完成該項目後，獲得德克薩斯大學奧斯汀分校數據科學和數據管理係統研究生項目的結業證書。
數據科學和數據管理係統的PG項目是專門為應屆畢業生和早期職業人士設計的，使他們在這些趨勢領域獲得認證的專業人士。
假設您正在搜索世界一流的數據科學和數據管理培訓課程。在這種情況下，這是一個向當今時代最有前途的技術之一進行職業過渡的好機會。對數據科學和數據管理課程的需求令人難以置信。這麼說，注冊自己最好的數據管理課程，進入21世紀最理想的工作崗位。數據科學和數據管理係統也有望取代許多現有的工作角色。因此，選擇這些領域的職業是最明智的職業選擇。
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