麻省理工學院項目教員現場虛擬會議|專家指導| 12周
QS世界大學排名，2021
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麻省理工學院的教師們精心設計了應用數據科學課程，為您提供在該行業蓬勃發展所需的技能、知識和信心。通過包含最與業務相關的技術，如機器學習、深度學習、推薦係統等，它使您能夠成為任何組織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，這些概念構成了本課程的組成部分，並幫助您為在本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，您可以在其中使用這個包進行科學計算，以處理數組。
數組是一種數據結構，在連續的內存位置存儲各種元素或項。
矩陣是二維（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）使您能夠在某些數據中使用可視化方法頻繁地發現模式和見解。
描述性統計是一種通過描述和總結多個數據集來幫助您研究數據分析的方法。例如，數據集可以是一個社區的人口集合，也可以是100名學生的樣本所獲得的分數。
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。
貝葉斯定理是一個以托馬斯·貝葉斯命名的數學公式。這個定理幫助你確定條件概率。
推斷統計是一種方法，可以讓您在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，使其為ML/AI做好準備，以及所用技術的實際應用。
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基本知識。
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分析和聚類未標記數據集的技術。聚類是一種對數據進行聚類或分組的技術。
在本章中，您將了解更多有關無監督學習和聚類技術的信息，如分層、K-均值、DBSCAN和高斯混合。
在本章中，您將了解網絡和網絡的各種示例，例如數據作為網絡與網絡來表示變量之間的依賴關係，確定網絡中的重要節點和邊，以及網絡中的群集。
本周，你將探索有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項目的下一個模塊將教你關於機器學習的知識，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，它借助一個或多個自變量來管理因變量和自變量之間的關係。
顧名思義，分類是將數據集分類/歸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，它根據未來的數據估計這些模型的準確性。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，你將探索數據科學的關鍵領域，這些領域高度適用於商業和決策環境，以及它們的實際應用。
應用數據科學課程的下一個模塊將向您介紹決策樹、隨機森林和時間序列分析。
決策樹是一種流行的有監督機器學習算法，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有監督機器學習算法。顧名思義，它由給定數據集的不同子集上的多個決策樹組成。然後，它計算平均值，以增強數據集的預測準確性。
時間序列分析包括對時間序列數據進行分析的方法，這些方法隨後會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以前觀測到的值來預測未來值的方法。
本周將帶你超越傳統的ML，進入神經網絡和深度學習領域。您將了解如何將深度學習成功應用於計算機視覺等領域。
本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。
神經網絡的靈感來自人腦，用於從原始輸入中提取深層/高層信息，如圖像、對象等。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。本章幫助你學習CNN的所有基本概念。
這些神經網絡直接作用於圖形結構。您將學習圖形神經網絡（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，推薦係統可以幫助你預測未來對某些產品的偏好，然後再向客戶推薦最適合的產品。
本章將教你如何使用推薦係統，以便為客戶選擇最佳產品。
在本章中，您將了解推薦係統中使用的矩陣。
在本章中，您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Capstone項目預留的，該項目將使您能夠整合您的技能並從之前的模塊中學習，以解決一個重點業務問題。
最後一個模塊是頂石項目，你將實施一個實踐頂石項目來掌握數據科學。
在第10周，你將實施與數據科學相關的頂點項目的基礎。
在第11周，你將努力完成與數據科學相關的頂點項目。
在第12周，你將回顧通過綜合和演示實施的項目。
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將你培養成應用數據科學領域的高技能專業人士，這將幫助你在全球領先的組織中找到一份工作。
在實踐教學法之後，應用數據科學課程為您提供了通過6個項目和一個為期3周的頂點項目實時應用技能和知識的機會。
以下是潛在項目主題的示例。
從麻省理工學院頂尖教師在數據科學和機器學習領域的豐富知識中學習，以及來自領先全球組織的經驗豐富的數據科學從業者。
麻省理工學院
麻省理工學院
麻省理工學院
麻省理工學院
麻省理工學院
芬寧（加拿大）
莫迪奧（哥倫比亞）
聯合健康集團（印度）
查爾斯·施瓦布（美國）
大熊。ai（美國）
WestJet（加拿大）
Allstate（美國）
迪士尼（美國）
應用數據科學項目以其獨特的組合而著稱，包括麻省理工學院的學術領導力、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。
帶實時虛擬會話的結構化程序
個性化和互動性
實用和實際操作
在節目的各個方麵對細節的關注令人驚歎。雖然課程的節奏和嚴格程度都很高，但我在旅途的各個方麵都感受到了支持。
德勤UX戰略與設計總監
麻省理工學院教員的講座很棒，導師在整個項目中提供了大量指導。這是一次非常棒的經曆。
Ahold Delhaize公司零售業務服務的QA投資組合經理
這個項目提高了我的技術水平。導師們非常棒，周末的課程鞏固了這周學到的概念。
Netflix高級分析工程師
該項目的結構、教師和導師是誰、評估機製是什麼，以確保我們在所獲得的知識的基礎上繼續發展，都有很好的想法。
健康科學家——CDC高級服務研究員
講座由行業領先的教師授課，內容廣泛且深入。有指導的學習課程和頂石項目使你的學習方式更加複雜。
Equinix的Insights分析師
（您也可以使用PayPal支付選項）
考生可以通過信用卡/借記卡和銀行轉賬支付學費。欲了解更多詳情，請聯係偉大的學習團隊。beplay2018官网
通過填寫在線申請表進行注冊。
您的申請將被審查，以確定是否適合該計劃。
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。
19th2022年3月
麻省理工學院教員的現場虛擬會議將於周一、周三和周五美國東部時間上午9:30舉行。與行業專家的指導課程將在周末以小組形式舉行。具體時間將根據特定指導小組中學習者的時區確定。
為期5周的麻省理工學院教師現場講座，每周包括
-麻省理工學院教員6小時的現場虛擬課程（周一、周三、周五）
-4小時的輔導學習課程（每個周末2節）
-5到8小時的自學和練習（根據你的背景）
這相當於每周平均投入15-18小時的時間。
在剩下的7周內，學習者每周平均投入12-16小時的時間，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，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的實際應用，並在有效的12周時間內學習。
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。
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。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專業教育頒發的證書。
考生可以通過銀行轉賬和信用卡/借記卡支付學費。欲了解更多詳情，請聯係我們美國存托股。mit@mygreatlearning.com.
我們接受公司讚助，並可以協助您完成此過程。欲了解更多信息，請寫信給我們美國存托股。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。
成功完成本課程後，學員將成為麻省理工學院專業教育校友社區小組的一員，並可以獲得校友福利，包括麻省理工學院專業教育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方麵的工作知識。
該課程的先決條件包括編程和統計方麵的工作知識。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投入額外的努力學習它們，以適應麻省理工職業教育學院的課程。我們，從偉大的學習中，將為您提供有助於理解編程（python）和統計基礎知識的內容。然而，你需要投入額外的精力和時間來完成編程任務。beplay2018官网
您需要填寫在線申請表。收到申請後，項目團隊將對其進行審核，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報價。通過支付費用來確保你的座位安全。
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。應用數據科學涉及對複雜問題建模、發現見解、構建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。
你可以通過以下方式成為應用數據科學家：
根據玻璃門，美國應用數據科學家的平均年薪為101535美元。年薪從6.9萬美元到15.3萬美元不等。
行業中的許多趨勢應用都使用數據科學。一些重要的數據科學應用包括：
還有其他幾個行業使用數據科學進行應用。
請填寫表格，Great Learning的項目顧問將聯係您。你也可以在beplay2018官网美國存托股。mit@mygreatlearning.com或+1 617 468 7899
在我們的小冊子中查看課程和費用詳情
謝謝你聯係我們。您可以在一個工作日內收到我們的來信。
數據最終成為每個組織不可或缺的一部分。數據無處不在。我們在互聯網上進行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，我們在網上衝浪的東西，我們在網上購物的產品，等等。數據科學對我們的日常生活產生了重大影響，因此引起了廣泛關注。我們看到我們周圍的一切都在升級。21世紀見證了幾項科技奇跡。對數據科學技術的需求大幅度增加。數據科學在世界各地都得到了應用，人們觀察到這項技術將其領域擴大到了每一個企業和行業。
即使企業正經曆著數據過剩，它們現在也被用來提取有意義的見解，以做出更明智的商業決策。
機器學習是另一項革命性的技術，它一直在幫助數據科學提供一些有趣的結果。今天的數據驅動型企業需要數據驅動的決策者。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發展空間。由於數據科學技術所帶來的顯著好處，許多企業都在接受它。有許多有抱負的技術專業人士正在尋找學習數據科學課程的方法。
麻省理工學院專業教育部設計了一門傑出的應用數據科學課程，旨在為未來建立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一門為期12周的在線課程。beplay2018官网
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力、麻省理工學院教師現場虛擬教學和基於應用的教學法的完美結合。通過應用數據科學課程，您可以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。
本課程是以下課程的完美選擇：
擔任數據科學家、數據分析師和其他技術專業人士的人員，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。
在應用數學/統計學等學科擁有學術或專業知識的考生也可以參加該課程。
在參加麻省理工學院的應用數據科學課程後，學習者將獲得最受歡迎的數據科學技能，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相關性。
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的業務決策。
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不同領域的應用。
確定在進行預測時如何解釋數據
理解推薦係統的假設，並研究它們在不同行業和商業環境中的應用。
創建一個麵向行業的數據科學項目組合，展示您從數據中提取最佳業務見解的能力。
讓我們來看看你參加麻省理工學院提供的應用數據科學課程後能獲得的各種好處。
官能
麻省理工學院的教員受到高度讚賞，被認為是全球最好的教員之一。參加麻省理工學院的應用數據科學課程後，學習者將向麻省理工學院獲獎教師學習，他們也是全球知名學院的校友。麻省理工學院的教員經驗豐富，知識淵博。考生參加由麻省理工學院教員組織的現場虛擬課程。該項目的教員名單包括麻省理工學院統計與數據科學中心（SDSC）主任Devavrat Shah教授、麻省理工學院數據、係統與社會研究所（IDSS）主任Munther Dahleh、麻省理工學院副教授Caroline Uhler以及麻省理工學院更多有成就的教員。
指導課程
考生將在幾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，提高他們對通過該課程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現實實踐者，與多個領先組織合作。該項目還促進了小組合作但個性化的會議，以促進對所學工具和概念的更好理解。
動手學習
該程序允許您使用Python處理6個項目和一個為期3周的頂點項目。學習者將實際了解數據科學的幾種工具和技術。他們還將通過幾個實際應用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。capstone項目包括嚴格使用虛擬課程中掌握的所有概念和工具。它使學習者具備充分利用數據科學工具的信心和專業知識。
綜合課程
該項目的課程設置是使其成為最佳課程之一的因素之一。該項目的綜合課程由獲獎的麻省理工學院教員策劃。本課程包含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。本課程的課程涵蓋了幾個有趣的概念，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。
靈活性
麻省理工學院（MIT）與Great Learning合作推出的著名應用數據科學項目是一個為期12周的項目，每周需要4-5小時的學習投入。Great Learning的應用數據科學在線課程為您提供了極大的靈活性，可以在不影響現有工作崗位的情況下掌握數據科學beplay2018官网技能。這些課程的結構將對你的職業和個人生活造成最小的幹擾。
麻省理工學院頒發的證書
麻省理工學院成功完成應用數據科學課程後，學員將獲得世界知名的麻省理工學院頒發的結業證書。麻省理工學院的排名是世界第一QS世界大學排名，2021.
如果你是一位熱情的專業人士，渴望獲得數據科學技能，那麼這是一個合適的平台，可以幫助你提高技能，成為一名高效的數據驅動決策者。今天注冊，通過大量學習掌握數據科學技能。beplay2018官网
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