數據科學課程的合格標準
- 計算機科學學士學位,統計數據,或阻止(科學、技術、工程和數學)
- 至少50%是10和12年級是必要的
- 理解編程語言如Python, R, SQL
- 理解數學和統計的概念,如線性代數,微積分,概率論
- 擁有解決問題等軟技能,批判性思維、和時間管理的能力
- 對處理數據的熱情和好奇心來揭示的見解
探索我們的課程
合格標準為不同的數據科學課程
檢查各種數據的綜合指導合格標準科學課程提供了很好的學習。beplay2018官网
麻省理工學院中的難點
Ciencia de不同e機器學習:Tomada de Decisoes Orientadas窮不同
12周·在線
迪肯大學
數據科學碩士(全球)計劃
24個月·在線
西北大學
女士在數據科學計劃
18個月·在線
麻省理工學院中的難點
Ciencia de拿督y Aprendizaje Automatico:生田鬥真德決定Basada en拿督下del麻省理工學院中的難點
12周·在線
德克薩斯大學-麥克庫姆
項目Posgrado en Ciencia de拿督y de Negocios進行分析
6個月·在線
德克薩斯大學-麥克庫姆
數據分析要點
3個月·在線
新加坡國立大學
實際使用數據科學決策
6個月·在線·周末
德克薩斯大學-麥克庫姆
在數據科學與商業分析PG項目
6個月·在線·周末
- beplay2018官网
麻省理工學院中的難點
麻省理工學院數據科學和機器學習程序
12周·在線·周末
數據科學課程合格標準
beplay2018官网很好的學習提供了幾個頂級數據科學證書課程,以適應不同的需求和技能水平。這些課程的合格標準可能取決於特定的程序和要求。
這是每個課程的合格標準的詳細信息,將會幫助有抱負的數據科學家滿足需求和成功的職業生涯:
課程名稱 |
大學 |
合格標準 |
奧斯汀德克薩斯大學奧斯汀分校(UT)麥克白商學院 |
計算機科學學士學位,統計,莖(科學、技術、工程和數學),或任何其他相關的領域 |
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大湖執行學習 |
計算機科學學士學位,統計,莖(科學、技術、工程和數學),或任何其他相關的領域 |
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麻省理工學院研究所的數據、係統和社會(MIT IDSS) |
數據科學家,數據分析師和專業人士想提取工作 可行的見解從大量的數據 職業生涯早期專業人士和高級管理人員,如技術經理、BI分析師、實踐者,管理顧問和業務經理 有一些學術/專業/應用數學背景的統計數據。然而,參與者沒有這種經曆將需要投入額外的努力,從偉大的學習將得到援助beplay2018官网 |
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大湖執行學習 |
學士學位和60%的最低平均績點在10和12年級 最後一個學期的學生,研究生,和工作與0 - 3年經驗的專業人士 最佳候選人課程:工程學位,商業,科學,統計,數學,經濟學,和其他相關領域 |
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大湖執行學習 |
學士學位和60%的最低平均績點在10和12年級 最後一個學期的學生,研究生,和工作與0 - 3年經驗的專業人士 最佳候選人課程:工程學位,商業,科學,統計,數學,經濟學,和其他相關領域 |
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西北大學 |
美國四年製學士學位或同等學曆 學生3年學士學位: >美國學生沒有完成他們的學位:他們的成績單評估必須聲明他們的程度相當於美國學士學位4年 >美國學生完成他們的學位:他們必須具備四年學士學位 教學媒體的候選人必須英語學士學位。如果不是,他們將需要給像雅思/托福的英語語言水平考試 |
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數據科學碩士- 24個月 |
迪肯大學 |
迪肯的最低英語語言要求 至少3年在相關專業學士學位 最低3年任何學科學士學位至少有2年的專業經驗 |
數據科學碩士- 12個月 |
迪肯大學 |
迪肯的最低英語語言要求 至少3年在相關專業學士學位 最低3年任何學科學士學位至少有2年的專業經驗 提供的候選人必須完成PGP-DSBA或PGP-AIML UT奧斯汀和偉大的學習beplay2018官网 |
新加坡國立大學(NUS)商學院 |
高級專業人員至少3年的工作經驗 |
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beplay2018官网很好的學習職業學院 |
新鮮畢業生昏倒了在2021年或之後在數據分析,希望重新開始自己的職業生涯 在最後一學期學生希望被放置在一流的公司 |
數據科學的先決條件
數學的基本知識:線性代數,微積分,概率
精通編程:Python / R & SQL
熟悉統計:假設檢驗和回歸分析
了解機器學習的概念和算法
大數據技術的知識:Hadoop和火花
經驗與數據可視化工具:表& Matplotlib
誰應該學習數據科學?
它/軟件專業人員
商業人士
工程師和科學家
企業家
本科生/研究生
數據愛好者
數據科學的資格
excel的數據科學課程和從事尖端領域,高度重視幾個關鍵的資格:
學曆
學士或碩士學位相關的領域,如計算機科學,數學,統計,科學,技術,工程,提供了一個堅實的基礎在定量分析中,編程和數據管理。這些技能對於數據科學學科的成功至關重要。
實踐經驗
實踐經驗與數據分析方法和編程語言也高度重視。它包括精通流行的編程語言,像Python, R, SQL和工作經驗等各種數據分析過程數據清洗和數據可視化。有實踐經驗與現實世界的數據問題構建有價值的技能是至關重要的。
特定於行業的知識
特定於行業的知識也是必要的,這取決於數據科學感興趣的領域。例如,如果您感興趣的數據科學金融、財務和會計的背景可能是有益的。了解你選擇的行業特定的挑戰和機遇將會幫助你更有效地應用數據科學技術。