數據科學和機器學習：做出數據驅動的決策

是的，該項目的設計考慮到了在職專業人士的需求。因此，你可以在家裏方便地學習數據科學和機器學習的實際應用，並在有效的10周時間內學習。

每周包括2小時的錄音講座和7個周末的額外2小時實踐課程，其中包括實踐應用和問題解決。此外，根據你的背景，你應該每周花2到4個小時自學和練習。因此，這相當於每周8-12小時的時間承諾。

不需要。所有必要的學習材料都通過學習管理係統在線提供給考生。但考慮到這個領域的廣闊和不斷擴展，你總能讀到更多的書，並且會有一份推薦書和其他資源的清單，讓你享受深度閱讀的樂趣

不，數據科學和機器學習：做出數據驅動的決策是MIT-IDSS（數據、係統和社會研究所）與Great Learning合作提供的在線專業認證課程。由於這不是該大學提供的學位/全日製課程，因此，該大學沒有該課程的成績表或成績單。您將在每次評估中獲得分數，以測試您的理解能力，並在每個模塊中獲得分數，以確定您是否有資格獲得證書。beplay2018官网

成功完成課程後，即根據證書資格完成所有模塊後，您將獲得麻省理工學院施瓦茨曼計算與IDSS頒發的證書。

考生可以通過銀行轉賬和信用卡/借記卡支付學費。欲了解更多詳細信息，請聯係dsml。mit@mygreatlearning.com.

我們接受公司讚助，並可以協助您完成這一過程。欲了解更多信息，請致函dsml。mit@mygreatlearning.com.

請注意，提交入場費並不構成注冊該項目，以下取消處罰將適用。如果您無法參加課程，請查看我們的退學和退款政策。

• 報名後7天內以及課程開始前42天內收到的退學申請將不收取任何費用。收到的任何款項將全額退還。
• 退學申請在課程開始前42天以上收到，但在接受後7天以上收到，將收取250美元的取消費
• 在課程開始前22-41天收到的退學申請需繳納相當於課程費用50%的取消費。
• 在課程開始前不到22天收到的任何退學申請均需繳納相當於課程費用100%的取消費。
• 未參加該計劃或在完成已注冊的計劃前離開的人員將不予退款。

該課程旨在在相對較短的時間內涵蓋廣泛的行業相關主題。有鑒於此，學習者必須有處理數據的經驗，這樣他們才能從為期10周的課程中獲得最多。因此，該項目是為那些在應用數學/統計學領域受過一定學術/專業培訓的人提供的，以幫助他們處理數據並理解數據。沒有這種經驗的參與者必須投入額外的工作才能有效地學習；偉大的學習將為這些參與者提供必要的支持。beplay2018官网

您需要填寫在線申請表。收到申請後，優秀學習計劃團隊將對其進行審核，以確定您是否適合該計劃。如果被選中，您將收到即將到來的隊列的報價。通過支付費用來確保你的座位安全。beplay2018官网

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。讓我們了解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，組織可以製定最佳商業計劃。數據科學和機器學習提供了解決方案，可以提出支持公司指數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
組織必須了解其市場的最新趨勢。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。數據驅動型組織將了解當前的技術趨勢，規劃提供最佳服務的業務戰略。具有良好願景並精通數據的企業可以構建突破性的解決方案。數據支持的方法通過整合最新技術，使自己適應市場的最新趨勢，從而幫助企業為產品增值。

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。考慮到他們有限的預算和資源，中小型企業當然會努力保持耐力。數據科學和機器學習有助於製定經濟高效的業務解決方案。

因此，參加數據科學和機器學習的認證課程將為你在市場上的多個行業帶來最好的職業機會。

數據科學是一個使用科學方法從數據中提取有意義見解的研究領域。數據科學是一個在多個層麵發揮作用的領域。從數據集中得出有意義的見解，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、統計和商業領域趨勢的結合。

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。這是一個潛在的過程，允許機器從數據中學習，從而從Alexa那裏獲得所有建議和預測。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從創建機器學習模型到再培訓係統。機器學習的專業化意味著為最關鍵的人工智能子集獲取必要的工具和技術。因此，這裏的整體技能集由出色的技術技能和固有的學習態度組成。

眾所周知，在挖掘數據科學潛力方麵，各組織在多個方麵都看到了效率的提高。這些措施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。這引起了我的共鳴高德納預測，“到2022年，90%的公司戰略將明確提到信息是一項關鍵的企業資產，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。根據領英去年，數據科學家的招聘增長了46%。美國勞工統計局他還預測，到2026年，對數據科學家的需求將進一步增長27.9%。

因此，我們正處在大數據時代，以及大數據推動跨行業業務增長的決策時代。從增強休閑體驗（如過濾Netflix的建議）到為法律政策建議方向，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衡量，並預測“人們將如何生活”這樣宏大的事情，數據科學展現出巨大的可能性。然而，所有這些具有無與倫比潛力的數據，除非有正確的頭腦來處理，否則幾乎沒有用處。因此，全世界的雇主都意識到了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號，但是有一些特定的技能對於掌握工具和技術是必不可少的。要在數據科學和機器學習領域開創職業生涯，技術和非技術技能的正確結合至關重要。

重新審視你的數學和統計能力可以成為你進一步進入數據科學和機器學習專業的良好動力。雖然您必須有編程經驗，但Python、R等方麵的實踐經驗將標誌著您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，同時強調專業證書在數據科學和機器學習中的作用。

複雜的算法和複雜的工具構成了數據科學家一天中的很大一部分。除了數據分析工具之外，隨著數據科學家和分析師曆史上分離的角色被合並以提高效率，跟上數據采集、數據清理、數據倉庫和數據可視化領域的最新工具變得越來越重要。Python是數據科學的通用語言，但對R、SAS、SQL，有時還有Java、Scala、Julia等方麵的知識，也必須在基礎水平上掌握。技術上的穩健性是朝著解決方案前進的同時避免障礙的必要條件。

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。事實上，在美國，機器學習專家的平均年薪為142858美元，數據科學家的平均年薪為126927美元。

結合數據科學和機器學習的行業名單隻會繼續增長。該專業在涉及醫療保健、網絡安全、銀行、石油和天然氣、交通、教育、人才獲取、庫存管理、推薦係統和價格優化等關鍵業務見解的各個流程中擁有權威。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站在所有創新的最前沿，推動自己的職業生涯。