數據科學與機器學習:做出數據驅動的決策

麻省理工學院IDSS的數據科學和機器學習課程采用模塊化結構，涵蓋基礎和高級概念的綜合課程，使學習者能夠掌握所需的數據科學和機器學習技能，從而有效地做出數據驅動的決策。

在麻省理工學院IDSS，傑出的研究以理解和分析數據為目標，為複雜的社會問題提出解決方案。因此，該研究所致力於創造分析技術，包括統計學、數據科學、機器學習等，這些技術可用於金融、健康、城市化、能源係統和社會網絡等不同領域。

麻省理工學院IDSS認識到發現數據實際價值的力量，並為工作專業人員創建了這門機器學習和數據科學課程，以提高他們的數據分析技能。無論您是希望進入該行業，尋找職業發展機會，還是隻是希望為您的業務提供有價值的見解，您在本課程中培養的技能將使您熟悉以新的和創新的方式利用數據的力量。

該課程是與Great Learning合作提供的。beplay2018官网beplay2018官网Great Learning是一家專業的學習公司，業務遍及全球170多個國家。它的使命是讓全球的專業人士精通並為未來做好準備。beplay2018官网Great Learning與MIT IDSS合作，提供行業專家、學生輔導員、課程支持和指導，以確保學生在MIT IDSS教師所教授的概念應用方麵獲得實踐培訓和個性化指導。知道更多

每周包括2小時的錄音講座和每周2小時的實踐課程，共7個周末，包括實踐應用和解決問題。此外，根據你的背景，你應該每周投入2到4個小時來自學和練習。所以，這相當於每周8-12小時的時間承諾。

不，數據科學與機器學習:做出數據驅動的決策是麻省理工學院IDSS(數據、係統和社會研究所)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，即按照證書的資格完成所有模塊後，您將獲得麻省理工學院蘇世民計算學院和IDSS的證書。

麻省理工學院在2023年QS世界大學排名中排名第一，在2023年美國新聞與世界報道中排名第二。

本課程的課程設計主要考慮以下幾個方麵:

• 著名的麻省理工學院教師精心設計了課程，教授學習者與行業相關的數據科學技術，並將其應用於現實世界的問題。

• 本課程涵蓋了處理複雜問題和做出數據驅動決策的基本機器學習技術。

• 學生還將探索深度學習和神經網絡的關鍵概念，以及將其應用於自然語言處理(NLP)和計算機視覺(CV)等領域的過程。

• 課程還教授學生推薦係統背後的理論及其在不同領域的應用。

在本課程中，學習者將掌握最受歡迎的語言和工具，包括Python, NumPy, Keras, TensorFlow, Matplotlib, Scikit-Learn等。

本課程由具有多年教學經驗的麻省理工學院教師教授，強烈推薦。除了師資之外，該課程還包括高技能的行業導師，他們通過現場和個性化的指導課程指導您實踐項目。

是的，課程的設計考慮到了在職專業人士的需求。因此，您可以在高效的12周時間內，在家中方便地學習數據科學和機器學習的實際應用。

成功完成本課程後，學員將獲得麻省理工學院IDSS頒發的專業證書“數據科學與機器學習:做出數據驅動的決策”。

是的，學員在完成課程後將獲得麻省理工學院IDSS的校友身份。麻省理工學院IDSS校友提供的福利包括:

• 麻省理工學院IDSS提供的目前和未來課程的獨家折扣

• 訂閱麻省理工學院IDSS校友郵件和通訊列表

• 提前通知即將舉行的活動和課程

本課程持續時間為12周，課程包括來自麻省理工學院獲獎教師的30多個小時的錄音講座，50多個真實案例研究，以及3個與行業相關的實踐項目。

學員須自備筆記本電腦。但必要的技術要求應在注冊時共享。

申請本課程的資格標準如下:

• 希望在公司中應用數據科學和機器學習技術的早期職業人士或高級管理人員(IT經理、商業智能分析師、數據科學經理、管理顧問和業務經理)等工作專業人士

• 數據科學家、數據分析師或業務分析師等專業人士希望將大量數據轉化為有價值的見解

• 在數據科學和機器學習技術的幫助下，對創新感興趣的企業家

• 擁有應用統計學或數學學術/專業培訓的人會發現這門課程更容易學習。然而，缺乏這方麵背景的參與者需要付出額外的努力，Great Learning將提供所需的幫助beplay2018官网

不。所有必要的學習材料都通過學習管理係統(LMS)在線提供給學習者。考慮到這些領域的廣闊和不斷發展，你總有更多的東西可以學習，並且會有一份建議書籍和其他資源的清單，供你深入閱讀享受。

我們接受企業讚助，可以在申請過程中為您提供幫助。

[欲知詳情，請電郵至。dsml.mit@mygreatlearning.com］

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:

• 在入學後7天內和課程開始前42天內收到的退學申請將不收取任何費用。所有已繳付的款項將會全數退還。

• 在課程開始前42天以上，但在接受後7天以上收到的退出請求將收取250美元的取消費。

• 在項目開始前22-41天收到的退出請求將收取相當於項目費用50%的取消費。

• 在項目開始前不到22天收到的任何退出請求都將收取相當於項目費用100%的取消費。

• 對於未參加課程或未完成注冊課程就離開的學員，將不獲退款。

考生可通過銀行轉賬或信用卡/借記卡支付課程費用。他們還可以使用PayPal的信用選項進行分期付款，並獲得長達6個月的無息付款(注意，這些服務需要PayPal的信用批準)。

[如欲查詢詳情，請與我們聯絡dsml.mit@mygreatlearning.com］

各個領域的技術進步極大地促進了工業的發展。因此，許多企業正在使用先進的機器學習和數據科學應用程序來獲得最佳結果。讓我們來了解一下這些蓬勃發展的技術領域的一些好處。

建立更好的商業戰略

通過使用數據科學和機器學習，組織可以製定最佳的商業計劃。數據科學和機器學習提供解決方案，以提出支持公司指數級增長的最佳商業計劃。如今，大多數頂尖公司都在項目和運營管理中應用數據科學和機器學習，以獲得更好的結果。

更好的研究和發明

企業必須意識到其市場的最新趨勢。一個數據驅動的業務團隊將以適合最終客戶需求的最佳方式塑造他們的業務。數據驅動的組織將了解當前的技術趨勢，計劃提供最佳服務的業務戰略。具有良好願景和精通數據的企業可以組成開創性的解決方案。數據支持的方法通過結合最新的技術來適應市場的最新趨勢，從而幫助企業為其產品增加價值。

降低成本

降低成本是數據科學和機器學習對任何業務的主要好處之一。考慮到有限的預算和資源，中小企業當然會努力爭取他們的耐力。數據科學和機器學習有助於製定具有成本效益的業務解決方案。

因此，參加數據科學和機器學習的認證課程將為你帶來市場上幾個行業的最佳職業機會。

數據科學是一個研究領域，它采用科學方法從數據中提取有意義的見解。數據科學是一個在多個層麵上發揮作用的領域。從數據集中獲得有意義的見解，產生有助於為業務增長推薦適當行動的知識。從數據科學中獲得的知識是技術、統計和業務領域趨勢的結合。

機器學習是指數據科學家使用的一組技術，允許計算機從數據中學習。它是允許機器從數據中學習的基本過程，從而導致你從Alexa得到所有的建議和預測。從休閑到工作，機器學習讓我們的生活變得更輕鬆。

機器學習專家的職責範圍很廣，從創建機器學習模型到再培訓係統。機器學習專業意味著為最關鍵的人工智能子集獲得必要的工具和技術。因此，這裏的整體技能包括出色的技術技能和固有的學習態度。

眾所周知，通過釋放數據科學的潛力，組織可以在幾個方麵看到效率的提高。其中包括尋找降低成本的方法、拓展新市場、利用不同的人口統計數據、分析營銷活動的有效性，以及最終決定可以推出的新產品和服務。這引起了Gartner他預測，“到2022年，90%的企業戰略將明確提到信息是關鍵的企業資產，而分析是一項基本能力。”

近年來，數據科學角色一直是最受歡迎的工作角色之一。根據LinkedIn在美國，數據科學家的招聘人數去年增長了46%。美國勞工統計局還預測，到2026年，數據科學家的需求將進一步增長27.9%。

因此，我們正處於大數據時代，大數據推動著各行各業的業務增長。從增強休閑體驗(如過濾Netflix推薦)到為法律政策指明方向，數據科學和機器學習是這一切的核心。通過讓整體概念變得可測量，並預測像“人們將如何生活”這樣宏大的事情，數據科學閃耀著巨大的可能性。然而，所有這些具有無與倫比潛力的數據，除非有正確的思維來處理它們，否則用處不大。因此，世界各地的雇主都意識到數據科學家和機器學習專家的重要性，甚至鼓勵我們今天在工作場所看到的“分析文化”

當你開始你的旅程時，良好的學術背景總是一個加分項，但某些特定的技能對於掌握工具和技術是必不可少的。技術和非技術技能的正確組合是在數據科學和機器學習領域開創職業生涯的必要條件。

重新審視你的數學和統計能力可以是一個很好的動力，讓你進一步進入數據科學和機器學習專業。雖然你必須有編程經驗，但使用Python、R等語言的實際經驗將標誌著你向數據科學過渡的開始。有效的數據科學和機器學習課程不僅從滿足您的這些要求開始，而且應該通過全麵的課程將您的學習轉化為成功的職業生涯，還應突出數據科學和機器學習專業證書的作用。

複雜的算法和複雜的工具構成了數據科學家一天工作的很大一部分。除了數據分析工具，跟上數據采集、數據清理、數據倉庫和數據可視化方麵的最新工具變得越來越重要，因為數據科學家和分析師這兩個曆史上獨立的角色為了提高效率而合並了。Python是數據科學的通用語言，但對R、SAS、SQL，有時還有Java、Scala、Julia等的知識也必須在基礎層麵上獲得。在避免障礙的同時，技術上的穩定性是朝著解決方案前進的必要條件。

不同的數據反映了一個事實:數據科學家和機器學習專家的平均工資遠遠超過10萬美元。在美國，機器學習專家的平均年薪為142,858美元，數據科學家的平均年薪為126,927美元。

結合數據科學和機器學習的行業隻會繼續增長。該專業在醫療保健、網絡安全、銀行、石油和天然氣、交通運輸、教育、人才招聘、庫存管理、推薦係統和價格優化等關鍵業務洞察等流程中具有權威。憑借其固有的適應性，數據科學和分析的世界將繼續存在，那些掌握其工具和技術的人將在所有創新的前沿推進他們的職業生涯。

要報名參加這門課程，申請人必須符合前麵提到的資格標準。符合資格的學生的標準注冊流程如下:

• 第一步:申請人須填寫網上申請表格．

• 第二步:在收到申請後，Great Learning項目團隊將審查你的申請，以確定你是beplay2018官网否適合該課程。

• 步驟3:如果被選中，您將收到即將到來的隊列的錄取通知。

• 第四步:付費確保座位安全。

申請遵循一個滾動過程，當隊列中所需數量的席位被填滿時，申請就會關閉。為了確保您獲得席位的機會，我們鼓勵您盡早申請。