探索我們的數據科學課程

這些課程的課程整合了最新的工具和技術，如Python, R, SQL, Tableau, Hadoop, Kafka，和Apache Spark。完成數據科學課程後，您將能夠將一係列數據科學方法應用於數據，分析和解釋數據，以提取有用的見解。

    了解更多關於我們的數據科學課程

    數據科學的最佳課程
    數據科學課程費用
    數據科學課程大綱(課程)
    做數據科學需要編碼嗎?
    要學習數據科學課程，你應該知道什麼?
    課程時長
    數據科學課程資格
    數據科學的最佳課程
    數據科學的最佳課程

    beplay2018官网Great Learning最受歡迎的數據科學課程包括數據科學碩士學位,一個數據科學PG證書，專業證書，或數據科學的訓練營課程。這實際上取決於您在尋找什麼，以及您希望從研究數據科學中獲得什麼。以下是Great Learning提供的數據科學課程列表。beplay2018官网

    數據科學課程費用
    數據科學課程費用

    Great Learning的數據科學課程費用介於兩者之間beplay2018官网3 - 18個月的研究生證書或學位課程需要1900美元和13000美元(美元);數據科學碩士的學費從90萬盧比到100萬盧比(合1.3萬美元)不等]。

    數據科學課程大綱(課程)
    數據科學課程大綱(課程)

    Great Learning的數據科學課程大綱為您提供了成為數據科學家所beplay2018官网需的技能。您將學習基本的數據科學概念、工具和技術。您將學習如何使用Python、SQL和R進行數據分析，以及如何對數據進行可視化和解釋。你還將完成應用你的技能的頂點項目。課程涵蓋回歸和預測，機器學習技術和更多。

    做數據科學需要編碼嗎?
    做數據科學需要編碼嗎?

    有時候，學習數據科學並不一定要有高級的編碼技能。相反，學習者必須熟悉數據分析、數據可視化和數據管理。
    但是，掌握編程的基本知識可以加快你的學習速度。一些編程語言包括C/ c++、Java、Python、R、SQL等。學習這些編程語言中的任何一種都有助於對非結構化數據集進行分組。

    要學習數據科學課程，你應該知道什麼?
    要學習數據科學課程，你應該知道什麼?

    考慮到對數據科學和數據分析的需求激增，如果你想在線學習數據科學，以下是一些數據科學的先決條件:
    數學技能:一個人必須擅長數學概念，如線性代數、矩陣、微積分、梯度等被認為是學習數據分析課程的主要先決條件之一。
    編程技巧:擁有簡潔的編程知識，如Python、C、c++、SQL、Java等，將有助於您在整個數據科學在線課程中獲得完整的知識和理解。
    數據處理:由於數據科學都是關於處理數據，個人必須熟悉數據挖掘，數據建模，數據處理等，這使您很容易追求數據科學的在線培訓。
    統計分析:擅長統計分析將是學習數據科學的重要資產。數據科學旨在從大量數據中提取有價值的見解。使用Hadoop、R、SAS等分析工具的經驗將幫助您高效地執行給定數據的統計分析。
    數據可視化技能:了解Matplottlib、Tableau等數據可視化工具將有助於您理解複雜的結果，並讓觀眾理解指標。

    課程時長
    課程時長

    數據科學和數據分析課程的持續時間從5個月到2年不等，具體取決於您選擇的項目。

    數據科學課程資格
    數據科學課程資格

    數據科學的課程資格是計算機科學、數學、IT、統計學或任何相關領域的學士學位。在學士學位的最後一個學期的學生也可以注冊數據科學課程。除此之外，它還要求:

    • 聲明的目的
    • 的推薦信
    • GRE考試成績
    • 英語語言能力成績，如雅思或托福成績
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    我們的行業導師

    數據科學課程的導師是與頂尖公司合作的數據科學領域的高技能行業從業者。

    Serdar Cellat

    Serdar Cellat

    主要數據科學家

    利寶互助保險(美國)

    Nitish Jaipuria

    Nitish Jaipuria

    策略師(數據科學)

    穀歌(新加坡)

    黃Weibiao(威爾遜)

    黃Weibiao(威爾遜)

    分析顧問

    波士頓谘詢集團(新加坡)

    戴爾Seema

    戴爾Seema

    數據科學專家

    FNB南非

    Amit耆那教徒的

    Amit耆那教徒的

    副經理-商業分析和商業智能

    吉寶股份有限公司(新加坡)

    Vaibhav Verdhan

    Vaibhav Verdhan

    主要數據科學家

    強生公司(愛爾蘭)

    姆Phantsi

    姆Phantsi

    數據科學家

    ABSA集團(南非)

    Adaikalavan Ramasamy

    Adaikalavan Ramasamy

    資深研究科學家

    新加坡基因組研究所(GIS)

    Wole Ogungbesan

    Wole Ogungbesan

    高級分析與自動化總監

    瑞銀集團(英國)

    羅馬Mozil

    羅馬Mozil

    應用數據科學家

    魚翅(加拿大)

    Kalle Bylin

    Kalle Bylin

    產品工程師

    Modyo(哥倫比亞)

    Subhodeep戴伊

    Subhodeep戴伊

    數據科學家(項目負責人)

    聯合健康集團(印度)

    喬治·劉

    喬治·劉

    高級數據科學家

    顫振研究(加拿大地區)

    約瑟夫·多伊奇

    約瑟夫·多伊奇

    數據科學家

    Capital One(美國)

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    我們的學習者完成的頂級項目

    看看我們的學員們所完成的充滿熱情的項目。學習由有抱負的數據科學家執行的職業轉換項目，並從中獲得靈感。

    • 市場營銷

      飛機乘客滿意度預測

      利用調查數據，預測客戶對航空公司提供的服務是否滿意
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    • 娛樂

      電影鏡頭數據探索

      GroupLens研究項目是明尼蘇達大學計算機科學與工程係的一個研究小組。在這個項目中，我們將通過探索性的數據分析來了解電影類型的流行趨勢，並推導出電影觀眾的模式。
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    • 社交媒體

      Facebook評論預測

      使用facebook帖子的屬性，包括談論該帖子的人數，頁麵上的簽到數，一周的天數等，預測一個facebook帖子會得到多少評論。
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    • 保險

      保險索賠的預測

      保險業麵臨的一個關鍵挑戰是，根據客戶所代表的風險向他們收取適當的保費。在這個項目中，我們將利用用戶的年齡、性別、bmi、血壓、健康狀況以及保險索賠細節等信息，建立一個回歸模型來預測保險索賠的成本。
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    • 社會+醫療

      西尼羅河病毒預測

      在給定天氣、位置、檢測和噴灑數據的情況下，該競賽要求您預測不同種類的蚊子在何時何地檢測出西尼羅河病毒陽性。一種更準確地預測蚊蟲中西尼羅病毒暴發的方法將有助於芝加哥市和CPHD更有效地分配資源，以防止這種可能致命的病毒的傳播。
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    • 電信

      網絡擁塞類型預測

      由於各種因素的影響，網絡擁塞是電信行業麵臨的共同挑戰。為了解決這一問題，我們將利用各電信公司提供的手機數據使用信息，找出手機服務提供商的特征(例如:通過各種服務消耗>字節等)與網絡擁塞類型之間的關係。
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    • 保險

      保險費違約傾向預測

      預測客戶拖欠保費的概率，使保險代理人能夠主動聯係投保人跟進保費的支付
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    • 銷售和營銷

      預測法國香檳的月銷售額

      能夠準確預測未來的收入對企業來說非常重要。該項目將專注於預測法國香檳品牌下一個月的收入，這將為整個業務領域的決策過程提供信息，從采購決策、營銷活動到人員水平。
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    • 零售

      零售銷售預測

      預測每個商店下一年全部門的銷售額，並模擬節日周降價的影響。根據您的發現，提供建議的行動，優先考慮最大的業務影響。
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    • 醫療保健

      COVID-19全球預測

      頂點項目是一種集中的方法，通過從項目中學習來嚐試現實生活中的挑戰。在本項目中，您將結合使用各種數據集和模型來預測和預測每日病例和死亡人數。你也會創造各種情節來獲得見解和展示你的結果。數據已從不同來源收集，如世界衛生組織，WorldoMeters, 1Point3Arces和更多的了解各個方麵，並建立相關功能，以在模型中使用。
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    • 銀行

      貸款客戶識別

      使用分類技術為銀行識別潛在的貸款客戶，並比較模型以選擇性能最好的一個。
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    • 電子商務

      產品推薦係統

      在線電子商務網站如亞馬遜使用不同的推薦模型，為不同的用戶提供不同的建議。亞馬遜目前使用的是商品到商品的協同過濾，它可以擴展到海量數據集，並實時產生高質量的推薦。在本項目中，您將使用類似的概念來創建自己的產品推薦係統。
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    • 人力資源

      CEO薪酬

      使用描述性和推論統計工具檢查CEO薪酬和公司業績之間的聯係。
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    • 對象檢測

      麵罩分割

      使用卷積神經網絡和圖像識別算法對圖像中檢測到的人臉進行預測和應用遮罩。該項目的目標是建立一個係統，作為一個人臉檢測器來定位人臉在圖像中的位置，並對人臉應用分割掩碼。為此，我們將利用來自WIDER FACE數據集的409張圖像和1000張麵孔的數據。
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    • 保險

      保險數據可視化

      使用Tableau的數據可視化工具創建交互式儀表板，為保險公司的首席執行官提供政策層麵的見解。
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    • 新聞及傳媒

      諷刺檢測

      以往的研究大多使用基於標簽的監督收集的Twitter數據集，但這些數據集在標簽和語言方麵存在噪聲。此外，許多tweet是對其他tweet的回複，檢測其中的諷刺需要上下文tweet的可用性。在這個實踐項目中，目標是使用雙向lstm建立一個模型來檢測一個句子是否具有諷刺意味。數據集來自兩個新聞網站，theonion.com和huffingtonpost.com。
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    數據科學程序的用戶證明

    從聆聽學習者對Great Learning提供的數據科學課程的評價中獲得靈感beplay2018官网

    • 我喜歡這門課程，因為它讓我進入了一個全新的世界。我對我在這門課上的成績很滿意這要感謝那些了不起的導師和講師當然還有項目管理。

      Leanne Da Cerca

      高級集團經理，南非約翰內斯堡

      計劃:數據科學和商業分析PG課程

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    • 就PGP-DSBA而言，我很驚訝能遇到這麼多的人。我要感謝項目經理和同學們，他們和我一起在每次講座中聆聽智慧的話語。

      Moeti Manoto

      服務經理，Openserve，南非

      計劃:數據科學和商業分析PG課程

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    • 感謝大家提供了一個非常棒的節目，並通過內容、資源和支持向我們傳授知識，讓我們更好地掌握主題。我真的很感激。

      Seun Lawal Anako

      高級經理，商業合規，美國塔公司，尼日利亞

      計劃:數據科學和商業分析PG課程

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    • Heena(項目經理)給我們，尤其是給我的，是我從其他任何在線課程中得不到的支持。我很感激你不斷地給我們發信息，不斷地檢查我們，我們的進展如何，或者我們需要提出的任何其他問題。

      Fermar B Talosig

      高級助理工程師

      計劃:數據科學和商業分析PG課程

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    • 指導學習課程非常非常有用。有指導的學習的好處是小組很小，所以每個人都有平等的機會。表達自己很容易。導師們都很優秀，知識淵博。

      薩利姆汗

      計劃及績效經理

      計劃:數據科學和商業分析PG課程

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    我們的數據科學項目的學習者評論

    2022年1月15日
    2022年1月批次 |美國
    我從未見過任何項目的負責人如此投入、及時、響應團隊。謝謝你！

    計劃:應用數據科學項目

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    2021年8月22日
    2021年8月批次 |印度
    非常清晰的概念解釋，案例研究。動手練習對清楚地了解所有的情節很有幫助。

    計劃:麻省理工學院數據科學和機器學習項目

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    2022年1月15日
    2022年1月批次 |加拿大
    每個人在講解課程細節時都非常專業和清晰。感謝您投入的所有時間，以確保這是一個成功的項目!

    計劃:應用數據科學項目

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    2021年9月13日
    2021年9月批次 |印度
    所有關於課程的話題都得到了合理的解釋，疑慮也得到了消除。

    計劃:麻省理工學院數據科學和機器學習項目

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    06年9月2021年
    2021年8月批次 |印度
    所有解釋的概念都是相關的，我喜歡這種教學方法。

    計劃:麻省理工學院數據科學和機器學習項目

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    06年9月2021年
    2021年5月批次 數據科學研究員 在跳板 |美國
    它讓我掌握了數據科學的技能，可以應用到工作中。給學生的建議:這是一個很棒的項目。堅持完成它。

    計劃:應用數據科學項目

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    2021年8月30日
    2021年2月批次 |美國
    我想要特別感謝我們所有的導師，他們一直扮演著這個項目的麵孔，通過澄清問題，擴展話題，並在不同的課程中吸收所有積極和建設性的反饋。謝謝你Manav, Vai和Anchit的所有幫助。

    計劃:數據科學和商業分析PG課程

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    2021年8月29日
    2021年11月批次 數據運營流程領導和分析 在飛利浦 |美國
    這為我們的課程畫上了圓滿的句號。感謝你們所有參與這段奇妙旅程的人。Namaskaram !

    計劃:數據科學和商業分析PG課程

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    2021年8月21日
    2021年5月批次 |美國
    給了我擴大工作範圍所需的基礎和架構。對學生的建議:確保你留出時間專注於課程，特別是頂點課程，這是非常密集的。不要跳過現場講座，並確保通過Stats基礎。

    計劃:應用數據科學項目

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    2021年8月16日
    2021年5月批次 |美國
    我正試圖改變我的職業道路。這個程序幫助我勾勒出了機器學習和數據科學的大圖景。它為我下一步的行動奠定了基礎。給學生的建議:不同的時區會讓人困惑。當你需要上課和提交項目時，一定要確認你的時間。

    計劃:應用數據科學項目

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    常見問題

    什麼是數據科學課程?

    數據科學課程是數學、統計基礎和工具的良好融合，所有這些都有助於從原始數據中提取隱藏的模式或見解，可以顯著地幫助製定基本的商業決策。這在學術界很普遍，業務分析課程現在是數據科學的混合體。

    該課程的主要組成部分還包括科學計算、數據結構和算法、數據可視化和數據分析，以及機器學習工具和技術，以提高業務性能。課程時間大約為6到12個月，旨在為考生打下紮實的學科基礎。除了教育材料，我們的數據科學證書課程包含虛擬實驗室、互動測驗和作業、案例研究、工業項目和頂點項目，這將加快您的學習路徑。

    市場上有哪些最好的數據科學課程?

    市場上一些最好的在線數據科學課程是由Great Learning與一些世界知名機構合作提供的。beplay2018官网方案如下:

    • 數據科學和商業分析-德克薩斯大學奧斯汀分校
    • 應用數據科學項目-麻省理工學院專業教育
    • 實用決策使用數據科學-新加坡國立大學
    • 數據科學和機器學習:做數據驅動的決定-麻省理工IDSS
    完成在線數據科學課程後，我將獲得什麼證書?

    根據你選擇的課程，你將獲得各自機構的證書，如UT Austin的數據科學和商業分析，MIT的應用數據科學項目PE等。

    為什麼我應該選擇大學習的在線數據科學課程?beplay2018官网

    beplay2018官网大學習與一些世界上最著名的機構合作，為學習者提供行業中最好的數據科學課程，使他們能夠更好地理解它。

    這些數據科學項目提供了許多好處，例如:

    • 定製的學習旅程
    • 實踐經驗學習與現實世界的項目
    • 專門的計劃和職業支持beplay网站登录
    • 以結果為導向的課程
    • Cohort-Based教育學
    • 學習分析
    • 一流的師資和導師

    大學習還提供了許多其他的好處。beplay2018官网請查看我們的數據科學課程以獲取深入信息。

    大學習對數據科學課程的評價如何?beplay2018官网

    我們所有的課程都是一流的，得到了幾位商界領袖和頂級雜誌的認可。我們的大多數學員都成功地完成了職業轉型，成為數據科學家或數據分析師。

    請查看完成在線數據科學課程的學習者的證明。

    對於學生和職場人士來說，有哪些最好的數據科學課程?

    Great Learning的所有數據科學課程都適合在職專業人士。beplay2018官网

    然而，對於學生，我們設計了數據科學和商業分析的研究生項目，在那裏學生學習數據科學和分析的基本技能。課程涵蓋Python編程語言、數據可視化、數據分析、機器學習技術、商業分析技能等。

    誰會是教授這些在線數據科學課程的教師?

    來自相關機構的世界級知名院士將教授在線數據科學課程。

    最好的數據科學項目的持續時間是多長?

    大學習的數據科學項目的持續時間因課程、機構等的不同而不同。beplay2018官网從10周到6個月不等。

    查看課程期間的所有數據科學項目。

    大學習的數據科學課程費用是多少?beplay2018官网

    與課程持續時間一樣，費用結構也因課程、機構等的不同而有所不同。

    查看所有數據科學課程的費用結構。

    其他受歡迎的課程

    查看Great Learning在不同領域提供的其他熱門課程，如數據科學、網絡安全、設計思beplay2018官网維、管理等。

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    數據科學博客

    閱讀Grebeplay2018官网at Learning關於數據科學的博客，加深你對數據科學各個方麵的理解。學習數據科學知識，成為能夠產生更好見解的數據科學專業人員。

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    你必須具備的頂級數據科學家技能

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    什麼是數據科學?所有你需要知道的領域和行業

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    數據科學工作

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    業務分析工作

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    數據分析公司

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    數據科學、ML和AI的區別

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    數據科學麵試問題

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    頂級數據科學和分析創業公司

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    什麼是數據科學

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    對最佳數據科學課程的需求激增

    數據是信息塊的集合。它以無數的方式使多個行業受益，幫助員工解決問題，回答問題，實現組織的目標。

    由於大數據驚人的增長速度，對其存儲的需求也在增長。為了改善業務，首先要收集和分析數據，形成決策依據。它正在跨域轉換業務活動。數據生成是一個永不停歇的過程，網絡搜索、圖像、攝像頭、短信、帖子、社交媒體、無線網絡等等都在產生數據。因此，傳統的方法已經無法控製這些大量的數據。

    2010年，Hadoop和其他幾個創新框架成功地解決了存儲問題。從那時起，焦點轉移到了數據處理上。這就是數據科學發揮作用的地方。它有助於從大量數據中獲得見解，產生見解，並為任何指定的問題產生最佳解決方案。

    隨著數據科學對商業分析、機器學習和相關領域的影響越來越大，人們開始尋找提高技能和利用該領域的方法。beplay2018官网大學習已經建立，與一些世界上最負盛名的大學合作，如UT Austin, MIT和NUS，開發最好的數據科學項目，在這些領域為學習者提供世界級的學習體驗。

    在我們研究這些課程之前，讓我們深入研究一下利用數據科學的好處。

    數據科學概論

    數據科學是一個強調利用科學原理以從數據中獲得見解的過程。它有助於將業務數據轉換為資產，從而讓組織提高收入、減少不必要的開支、抓住或抓住不同的業務機會、改善客戶體驗，等等。

    數據科學結合科學方法、數學和統計、數據分析、人工智能和機器學習，探索世界範圍內的技術發展。數據科學強調數據的幾個方麵:

    • 數據分析師是數據科學家的子集，專注於定量地綜合和分析指定的數據

    • 業務分析師是數據分析師的子集，負責分析業務數據以實現業務目標

    數據科學的好處

    • 數據科學可以讓管理人員和官員根據趨勢評估他們的行動，並幫助他們明確目標和機會，從而做出更好的決策

    • 數據科學幫助商業領袖采用最佳實踐並關注真正的問題

    • 它有助於根據可計算和數據驅動的證據做出決策

    • 它有助於識別和細化目標受眾，以銷售他們的產品

    數據科學家的角色和職責

    數據科學家在組織建設中扮演著重要的角色。他們的職責包括執行數據可視化、數據挖掘、數據處理、數據管理等工作。這些並不是詳盡的職責，因為它們的作用可能涉及許多其他方麵。

    讓我們來了解一下數據科學家在日常工作中的角色和職責:

    1. 數據科學家的重要角色之一是了解業務需求，並通過訪問指定的數據集來解決業務問題。

    1. 數據收集被認為是數據科學家的另一個主要職責，他們整理執行所需操作所需的曆史數據。

    1. 下一個階段是清理數據。這是數據科學家的另一個重要職責，它要求評估收集到的數據並消除不必要的數據。數據清理有助於降低數據的複雜性，並簡化導出理想解決方案的過程。

    1. 在清理數據之後，數據科學家需要執行一些操作，比如數據探索和分析。這被認為是數據科學家執行的必要過程。數據探索更像是數據分析的頭腦風暴會議，因為這涉及到對特定數據集使用各種技術來獲得有意義的見解。理解數據模式可以幫助您從解決特定業務問題中獲得最可靠的結果。

    1. 下一個階段是數據建模。數據科學家將各種機器學習算法應用到指定的數據崗位，獲得基本的見解並識別數據的模式。這個階段提供了最準確的預測和最好的解決方案來定義任何指定的問題。

    1. 數據驗證是下一個要進行的階段。在這裏，對所選模型進行測試，以發現任何錯誤、不匹配或不一致。這個階段是必要的，因為它有助於識別錯誤、錯誤的預測和在上述階段檢索到的不必要的見解。

    1. 在執行上述所有操作之後，數據科學家現在了解了所選模型的效率，並準備部署所獲得的結果。

    1. 一旦部署完成，數據科學家就會收到來自客戶或客戶的反饋，並通過實現反饋做出必要的糾正。

    數據科學的職業路徑

    數據科學和機器學習領域提供了一些特殊的工作崗位。許多專業人士和學生都渴望在這個領域工作。以下是數據科學與分析領域一些最受歡迎的職業路徑:

    • 數據科學家:他們的角色是管理數據和解決複雜的問題，以發現關鍵的見解。

    • 數據分析:他們負責通過獲取特定主題的信息和數據，為公司提供分析和見解，這有助於提高公司的效率。

    • 數據工程師:他們的作用是識別數據集的趨勢，用於開發算法，使數據更有用。

    • 機器學習工程師:他們的工作是開發程序和算法，讓機器在沒有任何指令的情況下進行分析和采取行動。

    • 數據架構師:他們負責構建可訪問的、功能性的和安全的複雜數據庫係統。

    • 業務分析人員:他們的工作是與組織合作，以幫助他們改進流程和係統。

    • 商業智能開發人員:他們的工作是設計、開發和維護商業智能解決方案。它們還可以根據數據請求創建和執行查詢，並通過報告和可視化顯示信息。

    來自Great Learning的頂級數據科學課程beplay2018官网

    beplay2018官网Great Learning和一些世界知名大學為尋求職業轉型到數據科學和商業分析的人設計了最好的數據科學在線課程。這些課程由世界上最著名的學院教授，如德克薩斯大學奧斯汀分校、麻省理工學院和新加坡國立大學。

    這些程序教學習者有效地應用幾個數據科學和分析，機器學習的基礎知識，並在許多平台上實現趨勢工具和技術。這些項目的課程是精心設計的，即使是一個初學者在這個領域的零知識可以清楚地理解每一個章節，並獲得巨大的專業知識。

    完成任何課程後，候選人將獲得專業或研究生數據科學證書，使他們具備未來的技能。

    以下是選擇Great Learning來掌握數據科學的一些好處。beplay2018官网

    在最佳在線數據科學課程中排名第一

    我們的數據科學和商業分析研究生項目在行業中排名第一。該項目是與德克薩斯大學奧斯汀分校合作開設的，該大學在商業分析方麵排名世界第6。

    beplay2018官网Great Learning與麻省理工學院(排名第一)和新加坡國立大學商學院(亞洲排名第一，世界排名第11)等頂尖機構合作，提供多種其他課程。

    數據科學證書課程的靈活性

    邊學邊賺!!

    靈活性是我們項目的特色之一，使其成為理想的選擇。beplay2018官网Great Learning與世界上一些最好的大學合作，為尋求學習這一技能的個人設計了最好的在線數據科學課程之一。課程在網上組織，對你的職業和個人生活造成最小的幹擾。這些程序可以在線，這取決於你的時間表，使它們非常容易訪問。從學生到職場人士，我們準備了適合每個人需求的時間表。通過良好的網絡連接和任何支持的設備，如桌麵、移動或平板電腦，學習者可以靈活地完成我們所有的視頻課程。

    數據科學課程與實習

    beplay2018官网大學習在全球各地建立了一個卓越的企業網絡，擁有各種一流的機構。這些機構參與了Great Learning頻繁進行的招聘活動，包括Uber、Genpact、FedEx、Tech Mahindra、Cartesian、Kantarbeplay2018官网、HSBC、LatentView等。beplay2018官网在數據科學的多個領域中，大學習已經幫助7000多名候選人成功地實現了職業轉型，成為他們優先的工作角色。

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