麻省理工學院專業教育的應用數據科學課程由麻省理工學院教師開發和教授，與Great Learning合作提供。beplay2018官网
由麻省理工學院課程教師|專家指導| 12周
QS世界大學排名，2021年
《美國新聞與世界報道》排名，2021年
應用數據科學課程由麻省理工學院的教師精心設計，為您提供在行業中蓬勃發展所需的技能，知識和信心。通過包含與業務最相關的技術，如機器學習、深度學習、推薦係統等，它使您成為任何組織中數據科學工作的重要組成部分。
在前兩周，我們將介紹數據科學的基本概念，這些概念構成了課程的構建模塊，並幫助您為在該課程中取得成功做好準備。
應用數據科學課程的第一個模塊從基礎開始，涵蓋Python和統計學基礎。
Pandas是Python中常用的庫，用於分析和操作數據。
NumPy是Python庫中的一個包，您可以在其中使用該包進行科學計算以處理數組。
數組是一種數據結構，它將各種元素或項存儲在連續的內存位置。
矩陣是一個二維(2D)數組，其中數據(元素/項)以行和列的格式存儲。
可視化是以圖形形式表示數據和信息的過程。
探索性數據分析(EDA)使您能夠經常使用可視化方法在一些數據中發現模式和見解。
描述統計學是一種通過描述和彙總多個數據集來幫助您學習數據分析的方法。例如，數據集可以是一個社區的人口集合，也可以是100名學生的樣本成績。
分布是一種統計函數，用於報告隨機變量在一定範圍內的所有可能值。
貝葉斯定理是以托馬斯·貝葉斯的名字命名的數學公式。這個定理幫助你確定條件概率。
推理統計學是一種方法，允許您在Python的幫助下探索使用數據進行估計和評估理論的基本概念。
在第三周，您將學習如何引導數據以使其為ML/AI做好準備，以及所使用的技術的實際應用。
本應用數據科學課程的下一個模塊將教你有關數據分析和可視化的所有要素。
本章將向您介紹有關EDA和可視化的所有基本主題。
無監督學習是一種幫助您分析和聚類無標記數據集的技術。聚類是一種將數據聚類或分組的技術。
在本章中，您將學習更多關於無監督學習和聚類技術的內容，如分層、K-Means、DBSCAN和高斯混合。
在本章中，你將學習網絡和網絡的各種例子，比如作為網絡的數據和表示變量之間依賴關係的網絡，確定網絡中的重要節點和邊，以及網絡中的集群。
在本周，你將探索監督機器學習和預測的基礎知識，包括一些關鍵算法和廣泛使用的技術。
麻省理工學院專業教育應用數據科學課程的下一個模塊將教你機器學習，包括監督學習和模型評估。機器學習是人工智能的一種應用，它研究計算機算法，並通過經驗和數據使用自動改進。
監督學習是一種幫助你分析和聚類標記數據集的技術。回歸是機器學習中的一種統計技術，它通過一個或多個自變量來管理因變量和自變量之間的關係。
分類，顧名思義，是將數據集分類為各種類別的過程。這可以在結構化和非結構化數據上執行。
模型評估是一種用於機器學習模型的技術，它估計這些模型在未來數據上的準確性。本章將為您使用模型評估技術(如交叉驗證和引導)評估機器學習模型做好準備。
在課程的第六周，您將探索高度適用於業務和決策環境的數據科學關鍵領域及其實際應用。
應用數據科學課程的下一個模塊將教你決策樹、隨機森林和時間序列分析。
決策樹是一種流行的監督機器學習算法，用於分類和回歸問題。它是一種層次結構，其中內部節點表示數據集特征，分支表示決策規則，每個葉節點表示結果。
隨機森林是另一種流行的監督機器學習算法。顧名思義，它由給定數據集的各個子集上的多個決策樹組成。然後，它計算平均值，以加強數據集的預測準確性。
時間序列分析包括分析時間序列數據的方法，然後提取有意義的統計數據和其他信息。時間序列預測是一種利用先前觀測值預測未來值的方法。
本周將帶您超越傳統ML，進入神經網絡和深度學習領域。您將了解深度學習如何成功應用於計算機視覺等領域。
應用數據科學課程的下一個模塊是深度學習。深度學習是機器學習和人工智能的應用。
神經網絡受到人類大腦的啟發，用於從原始輸入(如圖像、物體等)中提取深層/高級信息。本章向您介紹深度學習中的人工神經網絡。
卷積神經網絡(CNN)用於圖像處理、分割、分類和其他一些應用。本章將幫助您了解有關CNN的所有基本概念。
這些神經網絡直接作用於圖結構。您將了解圖神經網絡(GNN)的基礎知識。
了解不同類型的推薦引擎、它們是如何產生的，以及它們在業務用例中的具體應用。
麻省理工學院專業教育應用數據科學課程的下一個模塊將教你如何實現推薦係統。
顧名思義，推薦係統幫助您預測某些產品的未來偏好，然後向您推薦最適合客戶的產品。
本章將教你如何使用推薦係統，以便為客戶選擇最好的產品。
在本章中，您將了解推薦係統中使用的矩陣。
在本章中，你將學習如何為推薦係統實現張量和神經網絡。
課程的最後三周是為頂點項目保留的，這將使您能夠整合您的技能，並從前麵的模塊中學習，以解決重點業務問題。
最後一個模塊是頂點項目，您將實現一個實際的頂點項目，以掌握數據科學。
在第10周，您將實現與數據科學相關的頂點項目的基礎。
在第11周，您將努力完成與數據科學相關的頂點項目。
在第12周，你將被審查的項目實施綜合和演示。
獲得麻省理工學院(MIT)專業教育的應用數據科學專業證書。該項目全麵而詳盡的課程培養您成為應用數據科學領域的高技能專業人員，這將幫助您在世界各地的領先組織中找到一份工作。
從麻省理工學院頂級教師在數據科學和機器學習領域的豐富知識中學習，以及來自全球領先組織的經驗豐富的數據科學從業者。
麻省理工學院
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Kmbara(美國)
蘋果(美國)
亞馬遜網絡服務(美國)
穀歌(美國)
元(美國)
PyCaret(加拿大)
戴爾科技(美國)
Calido(美國)
強生遠景(美國)
百威英博(美國)
宜家(瑞典)
阿斯利康(英國)
沃爾瑪(加拿大)
Shopify(美國)
好事達(美國)
雀巢公司(美國)
西門子醫療(美國)
諾華(印度)
西捷航空(加拿大)
應用數據科學課程以其獨特的結合而聞名，包括麻省理工學院的學術領導，麻省理工學院教師的實時虛擬教學，基於應用的教學法，以及行業專家的個性化指導。
帶有實時虛擬會話的結構化程序
個性化和互動性
動手能力強
作為一名忙碌的工作人員，我非常感謝這個項目所提供的靈活性，而且沒有減少實際學習的內容和體驗。我的項目經理反應迅速，善解人意，會把這個項目推薦給任何有抱負的數據科學專業人士。
穀歌的客戶工程經理
與其他平台相比，Great Learning的數據科學項目組beplay2018官网織得非常好，導師們的參與程度令人震驚。項目協調員自始至終也非常支持我。
Gamma Technologies的高級工程師-求解器開發人員
節目每一個方麵對細節的關注都令人驚歎。雖然課程的節奏和嚴格程度都很緊張，但我在旅程的每一個方麵都感到得到了支持。
德勤用戶體驗戰略與設計總監
這個節目提高了我的技術水平。導師們非常棒，周末的課程鞏固了一周學到的概念。
Netflix的高級分析工程師
由業界領先的教師授課，講座提供了很好的廣度和深度。有指導的學習課程和頂點項目使你的學習方式更加複雜。
Equinix的分析師
課程的結構，教師和導師是誰，評估機製是什麼，以確保我們在所學知識的基礎上繼續學習，這些都是很好的考慮。
健康科學家-疾控中心高級服務人員
一個奇妙的緊張，參與，和實際的學習經驗!講師和導師都是一流的。學習格式允許您在各種案例中應用數據科學概念。項目團隊對我們的要求給予了很大的幫助和關注。
Plexina Inc.首席執行官/CTO
麻省理工學院教師的講座很棒，導師在整個課程中提供了很多指導。這是一次很棒的經曆。
在零售業務服務的QA投資組合經理，一個阿霍德德爾哈茲公司
這個項目很有價值。麻省理工學院的教學內容和課程設計都很吸引人，質量也很高。來自導師的同行互動和評審會議幫助我們按照自己的節奏定義和解決各種業務案例。
Orange的軟件專家UX設計師
該方案的結構是完美的設計與工作的專業人士銘記。麻省理工學院的教師對這些概念有很好的理解，great learning的指導學習課程提供了真實的行業見解，這些見解可以直接轉化為勞動力。beplay2018官网
噴氣推進實驗室的研究科學家
我要感謝導師們，麻省理工學院的教授們，助教們，以及所有讓這個項目順利進行的人。我現在對探索數據和實現ML模型更有信心了。我的導師在為概念提供更多背景知識和舉例方麵做得很好。
圭爾夫大學博士後研究員
我相信麻省理工學院體育學院擁有最好的數據科學項目之一。它在持續時間和內容方麵進行了適當的設計，以培訓一個人成為未來的數據科學家。從一些最好的教員那裏學習也很有見地。
尼爾森首席數據科學家
(你也可以使用PayPal支付方式)
開始學習數據科學和分析與簡單的每月分期付款，靈活的付款期限根據您的方便。聯係招生辦公室+1 617 468 7899想了解更多。
通過填寫在線申請表注冊。
您的申請將被審查，以確定它是否適合該計劃。
如果被選中，您將收到即將到來的隊列的錄取通知。支付費用確保你的座位。
14th2023年1月
與麻省理工學院教師的實時虛擬會議將在美國東部時間周一、周三和周五上午9:30舉行。與行業專家的指導會議將在周末以小組形式舉行。具體的時間將根據特定指導小組中學習者的時區來確定。
在五周的麻省理工學院教師現場講座中，每周都有
-由麻省理工學院教師提供的6小時實時虛擬課程(周一，周三，周五)
- 4小時輔導學習課程(每周末2節)
5 - 8個小時的自學和實踐(根據你的背景)
這相當於每周平均投入15-18個小時的時間。
在剩下的7周內，學員平均每周需要投入12-16個小時的學習時間，包括基礎/概念課程、導師學習課程、頂點項目工作、自學和實踐。
是的，這個課程的設計考慮到了在職專業人士的需求。因此，您可以在方便的家中學習數據科學的實際應用，並在高效的12周時間內完成。
不，應用數據科學項目是麻省理工學院專業教育與Great Learning合作提供的在線專業認證項目。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專業教育的證書。
考生可通過銀行轉賬或信用卡/借記卡支付課程費用。如欲查詢詳情，請與我們聯絡adsp.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。
-在項目開始前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均需支付相當於項目費用100%的取消費。
-未參加課程或未完成已注冊課程而離開的學員，恕不退款。
成功完成該課程後，學員將成為麻省理工學院職業教育學院校友社區的一員，並可以獲得校友福利，其中包括麻省理工學院職業教育學院提供的任何短期課程的15%折扣。
你應該具備計算機編程和統計學的工作知識。
該計劃的先決條件包括編程和統計學的工作知識。如果你不具備其中任何一項(或兩項)，你將不得不在課程開始前付出額外的努力來學習它們，以便能夠應付麻省理工學院專業教育的課程。來自Great Lbeplay2018官网earning的我們將為您提供有助於理解編程(python)和統計學基礎知識的內容。然而，你將被要求投入額外的努力和時間來完成編程任務。
你需要填寫在線申請表。在收到申請後，項目團隊將對其進行審查，以確定您是否適合該項目。如果被選中，您將收到即將到來的隊列的錄取通知。支付費用確保你的座位。
應用數據科學是關於數據科學及其方法如何工作的高/深技術知識。應用數據科學包括對複雜問題建模，發現見解，建立高度先進和高風險的算法，通過統計和機器學習模型識別機會，以及提高運營效率的可視化技術。
你可以通過以下方法成為應用數據科學家:
根據研究Glassdoor網站在美國，應用數據科學家的平均年薪為101535美元。薪酬範圍從每年6.9萬美元到15.3萬美元不等。
對應用數據科學家的需求在過去幾年中出現了大幅增長，在未來幾年很可能會增加。Glassdoor網站的研究表明，到2021年，數據科學家將成為美國第二大職業。根據一項研究美國勞工統計局到2026年，美國對數據科學家的需求預計將增長27.9%。數據科學家是世界上增長最快的職業之一。
行業中許多趨勢應用程序都使用數據科學。一些基本的數據科學應用包括:
還有其他幾個行業將數據科學用於其應用程序。
請填寫表格，Great Learning的項目顧問將與您聯係。beplay2018官网你也可以通過adsp.mit@mygreatlearning.com或+1 617 468 7899
在我們的宣傳冊中查看課程和費用細節
謝謝你聯係我們。您可以在一個工作日內收到我們的答複。
麻省理工學院專業教育的應用數據科學課程由麻省理工學院教師開發和教授，與Great Learning合作提供。beplay2018官网beplay2018官网Great Learning是一家教育科技公司，幫助來自170多個國家的學習者實現職業發展的積極成果。
數據最終已經成為每個組織不可分割的一部分。數據無處不在。我們在互聯網上的每一個小活動都會產生數據。我們交換的短信，我們發布的圖片，我們在互聯網上瀏覽的東西，我們在網上購物的產品，等等。數據科學已經對我們的日常生活產生了重大影響，因此有很多關於它的討論。我們看到我們周圍的一切都在升級。21世紀見證了幾個技術奇跡。對數據科學技術的需求有了巨大的增長。數據科學正在被廣泛應用，這項技術被觀察到將其領域擴大到每個企業和行業。
即使組織正在經曆數據過剩，它們現在也被用來提取有意義的見解，以做出更明智的業務決策。
機器學習是另一項革命性的技術，它一直在幫助數據科學帶來一些有趣的結果。今天的數據驅動型企業需要數據驅動型決策者。擁有數據科學認證的人有著令人難以置信的需求和巨大的空間。許多企業都在擁抱數據科學技術，因為它已經提供了突出的好處。有許多有抱負的技術專業人士正在尋找方法來學習數據科學課程。
麻省理工學院專業教育設計了一門出色的應用數據科學課程，旨在為未來構建強大的數據驅動決策者。Great Learning與Great Learning合作提供的應用數據科學課程是為期1beplay2018官网2周的在線課程。
麻省理工學院(MIT)被公認為世界上最好的大學之一。應用數據科學課程是麻省理工學院學術領導、麻省理工學院教師實時虛擬教學和基於應用的教學的傑出結合。應用數據科學課程允許您通過獲得行業價值的數據科學技能，將自己定位為數據科學的推動者。
本課程是以下學生的最佳選擇:
從事數據科學家、數據分析師和其他技術專業人員工作的人員，他們渴望從大量數據中提取可操作的見解。
考慮到本課程所包含的概念，它既適合早期職業專業人士，也適合高級管理人員，如技術經理、數據科學經理、商業智能分析師、管理顧問、數據科學愛好者、it從業者和業務經理等等。
擁有應用數學/統計學等學科的學術或專業知識的候選人也可以參加該課程。
在參加麻省理工學院的應用數據科學課程後，學習者獲得了數據科學最需要的技能，例如
了解數據科學技術的複雜性及其解決現實世界複雜問題的針對性。
執行幾種機器學習技術來解決複雜的業務問題，並做出有效的數據驅動業務決策。
學習機器學習、深度學習和神經網絡的工具和技術，並確定它們在計算機視覺等各個領域的應用。
在進行預測時，確定如何解釋數據
理解推薦係統的假設，並研究其在不同行業和商業環境中的應用。
創建一個行業就緒的數據科學項目組合，以展示您從數據中提取最佳業務見解的能力。
讓我們來看看參加麻省理工學院提供的應用數據科學課程可以獲得的各種好處。
教師
麻省理工學院的師資受到高度讚賞，被公認為全球最好的師資之一。在參加麻省理工學院的應用數據科學課程後，學習者將從麻省理工學院獲獎的教師那裏學習，他們也是全球知名機構的校友。麻省理工學院的教師經驗豐富，知識淵博。考生參加由麻省理工學院教師組織的實時虛擬課程。該項目的教員名單包括麻省理工學院統計和數據科學中心(SDSC)主任Devavrat Shah教授，麻省理工學院數據、係統和社會研究所(IDSS)主任Munther Dahleh，麻省理工學院副教授Caroline Uhler以及麻省理工學院許多更有成就的教員。
指導會議
候選人將在多位數據科學和機器學習專家的指導下，通過現場和個性化的輔導學習課程，增強他們對課程所教授的核心概念的實際理解。這些導師是數據科學和機器學習技術的實際從業者，與幾個領先的組織合作。該項目還促進了小組合作和個性化的會議，以促進更好地理解所學的工具和概念。
實踐學習
這個程序允許你使用Python完成6個項目和一個3周的頂點項目。學習者對數據科學的幾個工具和技術有實際的理解。他們還將通過幾個實際應用程序來了解數據科學概念如何解釋現實世界。頂點項目被認為是學習者完整學習旅程的基石。頂點項目包括在虛擬會議期間所掌握的所有concce [ts]和工具的嚴格使用。它為學習者提供了充分利用數據科學工具的信心和專業知識。
綜合課程
該項目的課程是使其成為最好的之一的屬性之一。該項目的綜合課程由屢獲殊榮的麻省理工學院教師策劃。本課程包括所有必要的知識和工具，使學習者成為有效的數據驅動決策者。本課程涵蓋了一些有趣的概念，如數據分析、可視化、Python、統計學、機器學習、深度學習、推薦係統等等。
靈活性
由麻省理工學院(MIT)與Great Learning合作提供的著名的應用數據科學項目是一個為期12周的項目，每周需要4-5小時的學習承諾。beplay2018官网beplay2018官网Great Learning的應用數據科學在線課程為您提供了極大的靈活性，可以在不影響您現有工作角色的情況下掌握數據科學技能。課程的結構對你的職業和個人生活造成最小的幹擾。
麻省理工學院證書
成功完成麻省理工學院的應用數據科學課程後，學習者將獲得世界著名的麻省理工學院頒發的結業證書。麻省理工學院保持著世界第一的排名QS世界大學排名，2021年．
如果你是一個有熱情的專業人士，渴望獲得數據科學技能，這是一個合適的平台，讓你提高你的技能，成為一個高效的數據驅動決策者。今天就注冊，通過大學習掌握數據科學的技能。beplay2018官网
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