研究生項目數據科學與商業分析
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Webfocus高級開發人員
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準備好行業與職業支持beplay网站登录
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為什麼選擇我們的數據科學項目
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# 3女士-業務分析,通過QS世界大學排名,2022年
# 6高管教育——自定義項目,英國《金融時報》,2022年版
對於任何反饋與查詢相關的項目,請聯係我們MSB-DSBA@mccombs.utexas.edu
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# 6
高管教育——自定義項目
金融時報》
2022年
“基金會”模塊將賦予你統計的基本麵,Python和特定於領域的業務知識的基礎上其餘的課程將被構建。每一個概念在這個模塊將幫助您構建一個堅實的基礎,將永遠與你同在。這是一個光熱身數據科學的世界。通過基礎課程結束的時候,你會輕鬆談論數據科學術語。
- 基本的編程
你將在這個模塊編程概念。編程是一個指令集計算機來執行特定的任務。 - 介紹了Python
在這個模塊,你將介紹了Python編程語言及其基礎語法。
這個模塊將會教一些先決條件開始前與數據科學和商業分析在線課程如編程概念和Python。
4測試
1項目
8個案例研究- Python編程導論
Python是一種高級的、解釋的編程語言,它是由許多企業在全球範圍內被廣泛使用。它有一個簡單,易於掌握的語法強調代碼可讀性。在這個模塊中,您將使用Python語法和執行你的第一個代碼使用Python基礎至關重要。 - NumPy,熊貓
NumPy是科學計算的Python包像使用數組,如多維數組對象,派生的對象(如蒙麵數組和矩陣),等。大熊貓是一種快速、強大、靈活、簡單易用的開源庫在Python中分析和操作數據。這個模塊將會給你一個深刻的理解使用熊貓和NumPy探索數據集。 - 探索性數據分析
探索性數據分析,或者EDA,本質上是一種統計學家的故事。它可以讓我們發現模式和見解,經常用視覺方法,在數據。這個模塊將給你深入EDA在Python和可視化工具。 - Matplotlib, Seaborn
Matplotlib靜態庫來創建動畫、交互式可視化,而Seaborn圖書館在Python中是一個基於Matplotlib數據可視化。這個模塊將會給你一個深刻的理解探索數據集使用Matplotlib和Seaborn。
4測試1項目8個案例研究為數據分析與Python構建基本技能,如進口、閱讀、操縱和可視化數據。Python是一種非常重要的語言使用跨所有域。
2測試1項目8個案例研究- 概率和概率分布
概率是一個數學工具,您可以研究隨機性,事件發生的可能性等隨機實驗。統計函數在一個隨機變量所有可能的值,並將它們報告在特定的範圍內被稱為概率分布。該模塊將講座你概率和概率分布。您還將了解各種類型的概率分布和二項一樣,泊鬆和正態分布。 - 抽樣分布和中心極限定理
從大量樣本獲得的抽樣分布統計數據來自一個特定的人口。中心極限定理(此時)是用來估計正態分布。 - 假設檢驗和相關的錯誤
假設檢驗是一種必要的統計學習過程做實驗的基礎上,觀察/調查數據。這個模塊將會給你一個更深的理解假設檢驗和相關的錯誤。 - 方差分析和卡方檢驗
卡方檢驗是統計假設檢驗方法,在那裏你可以衡量一個模型比較實際觀察/調查數據。也稱為方差分析,方差分析的統計方法用於人工智能和毫升。您可以觀察到方差數據分割成各種其他組件使用方差分析進行進一步分析和測試。該模塊將講座你識別之間的顯著差異的兩個或兩個以上的組。
2測試1項目8個案例研究現在,您已經有了一個手的技術術語,我們還想把你介紹給業務統計和數學函數。我們將幫助您理解統計的作用,幫助組織采取有效決策,最廣泛使用的學習工具和學習使用解決業務問題分析、解釋和實驗數據。
3測試1項目- 表的基本設計原則
表是一個數據可視化工具,被廣泛用於解決問題。在這個模塊中,您將了解表和它的基本設計原則。 - 創建可視化的表
這個模塊將指導您如何使用場景創建可視化在各種跨域的數據源。 - 講故事和可視化
在這個模塊中,您將學習如何創建可視化講故事用創造性的方式來吸引每個人的注意。這個會議是一個非常有趣的教程和數據講故事的藝術。
3測試1項目這個tableau-focused模塊將幫助你發展與數據可視化的掌握。學習基礎的信息有效溝通業務用戶通過圖形信息。學會識別視覺數據的特點,選擇合適的顯示機製,將數據轉換成可操作的見解通過與表數據可視化。
“技術”在這個數據分析模塊課程將讓你徹底接地在最廣泛使用的分析和數據科學技術,這樣您就可以輕鬆地處理任何業務問題。這個時候你的概述來了,可以開始掌握每種技術。
2測試1項目4案例研究- 數據準備的建模
建模是一種技術來訓練你的ML的標簽特性預測模型,優化模型用於商業目的,在抵抗和驗證數據。 - 線性回歸-簡單線性回歸,多元線性回歸,回歸擬合優度,措施
線性回歸是一個最受歡迎的監督ML算法用於預測分析,導致產生最好的結果。您可以使用這種技術來假設一個線性獨立變量和因變量之間的關係。在這個模塊中,您將覆蓋所有線性回歸的概念,如多元線性回歸,回歸擬合優度和措施。
2測試1項目4案例研究探索監督機器學習的基本原理,其關鍵的概念和類型。您還將學習如何預處理數據為建模做準備。
2測試1項目4案例研究- 邏輯回歸
邏輯回歸也是最受歡迎的監督ML算法,如線性回歸。這是一個簡單的分類算法可以預測分類因變量的協助下獨立變量。你將覆蓋所有邏輯回歸的概念在這個模塊。 - 決策樹
決策樹是一個監督ML算法,用於分類和回歸問題。這是一個層次結構,內部節點表示數據集的特性,分支機構代表決策規則,每個葉節點表示結果。你將會覆蓋所有決策樹的概念在這個模塊。 - 分類評價模型、中華民國和AUC
中華民國(接受者操作特征)曲線是一個圖表,顯示一個分類模型的性能分類閾值。AUC (ROC)曲線下麵積是衡量整個二維ROC曲線下麵積。該模塊將講座你如何評估ROC和AUC曲線。
2測試1項目4案例研究學習的概念框架構建分類模型對準確預測在業務上下文中通過流行的機器學習方法邏輯回歸、決策樹等。
2測試1項目4案例研究- 整體方法——裝袋,增加和疊加
在這個模塊中,您將學習各種關鍵合奏方法像裝袋,提振,疊加。在這裏,你可以提高機器學習算法的穩定性和精度,將其轉換成健壯的分類,等等。 - 隨機森林
隨機森林是一個流行的監督ML算法。正如它的名字估計,它由各種決策樹提供的幾個數據集的子集。之後,它計算的平均水平提高數據集的預測精度。在這裏,您將學習如何在機器學習中實現隨機森林。 - 演算法、GBM XGM XGBM
這個模塊將深入了解一些提高整體技術像演算法(自適應提升),“綠帶運動”(梯度提升機),XGM(極端梯度機),和XGBM(極端的梯度提升機)。
2測試1項目4案例研究我們現在可以通過引入整體技術來提升自己的技能。整體方法有助於提高機器學習模型的預測性能。在下一個模塊的數據分析課程,您將了解整體方法如隨機森林的一些機器學習技術相結合為一個預測模型,以減少方差、偏差,或改善預測。
2測試1項目4案例研究- 工程特性
功能的過程工程是將數據從原始狀態轉換為狀態,使其成為適合建模。在這裏,您將了解各種特性工程在這個模塊所涉及的步驟。 - 采樣和擊殺,正規化
抽樣過程檢索基於人口統計信息。殺代表合成少數過采樣技術,它可以幫助你增加你的數據集的總情況下以平衡的方式。正規化是用來修改您的ML模型來防止過度擬合和創建一個最佳的解決方案。你將覆蓋所有采樣的基本原理,擊殺,正規化。 - 流水線
這個模塊將給你深入了解你毫升工作流自動化使用流水線。 - 模型性能的措施
該模塊將講座你如何優化性能的機器學習模型的幫助下模型評價指標。
2測試1項目4案例研究這次的項目,你會適應模型,我們現在將學習設計和突出。建模是一個迭代的過程。采用特征工程技術以及小心模型選擇鍛煉,有助於改善模型。進一步優化模型是重要的一步到達最好的結果。這個模塊談論這些周圍的步驟和過程。
2測試1項目4案例研究- k - means聚類
k - means聚類是一種流行的無監督ML算法,用於在機器學習解決聚類問題。在這裏,您將學習算法是如何工作的,後來實現它。這個模塊將講座你工作的算法及其實現。 - 分層聚類
分層聚類是另一個流行的無監督毫升技術或算法,如k - means聚類,用於構建一個層次結構或樹狀結構的集群。例如,您可以將無標號數據集的列表結合到集群的層次結構。你將進入深入的層次聚類的基礎模塊。
2測試1項目4案例研究無監督學習中發現隱藏的模式或內在結構數據。在本課程中,您將了解常用的集群技術像k - means聚類和層次聚類。
1項目1案例研究- 介紹時間序列
由時間序列分析方法分析時間序列的數據,這是後來用於提取有意義的數據和其他相關信息。時間序列預測是用來預測未來值基於先前觀察到的/調查值。該模塊將向您介紹時間序列預測及其基本原理。 - 季節性
季節性時間序列的特點,定期經曆變化的數據,如每周、每月或季度。任何可預測的波動或模式重複的一年被稱為季節性。 - 分解
分解預測方法,將時間序列分解成幾個組件。之後,它使用這些組件創建一個預測,這比簡單的趨勢線更準確。
1項目1案例研究時間序列分析用於預測問題,涉及到一個組件。在這個模塊中,您將構建在Python中時間序列分析的基礎知識及其應用在業務上下文中。
這是一個高度有趣的模塊目前有很多現實生活的例子,我們將幫助您理解數據科學的偉大帶你跨多個域。域接觸的模塊的數據科學與商業分析在線課程將提供一個通向現實問題來自不同領域,教你如何使用數據科學原理和分析解決這些問題。
- ChatGPT和OpenAI的概述
- 時間軸NLP和生成的人工智能
- 框架理解ChatGPT和生成人工智能
- 影響工作,商業,和教育
- 輸出模式和局限性
- 業務角色利用ChatGPT
- 提示工程調整輸出
- 實際的演示和獎金RLHF部分
了解ChatGPT是什麼以及它是如何工作的,以及深入研究ChatGPT工作的影響,商業,和教育。此外,了解促使工程和如何使用它來調整輸出特定的用例。
1項目1案例研究- 營銷和零售術語:審查
營銷分析措施,加強管理,分析營銷性能的有效性和優化投資回報。零售分析庫存水平的商業趨勢和性能分析,供應鏈運動,消費者需求,銷售等。該模塊將教你如何使用數據業務的性能分析科學和業務分析。 - 客戶分析
客戶如何幫助客戶分析分析關鍵業務決策通過預測分析、數據可視化、信息管理和分割。 - 零售儀表板
零售儀表板是一個工具,用來跟蹤你在銷售和營銷業務的性能。該模塊將講座你如何使用跟蹤的方法見解。 - 客戶流失
客戶流失客戶的百分比/客戶停止做生意與一個公司的產品和服務在一個特定的時期。在這個模塊中,您將掌握如何跟蹤分析客戶停止和你們做生意。 - 關聯規則挖掘
數據挖掘中關聯規則挖掘方法識別大型的數據庫中的變量之間的關係。這個模塊將會給你一個深入了解如何識別模式在變量。
1項目1案例研究學習營銷和零售數據分析的應用。了解營銷分析可以用來進一步營銷目標和措施,改善,和預測性能。
1項目1案例研究- 網絡分析:理解指標
網絡分析是計算你的互聯網數據的收集、分析和報告,以優化和改善您的Web頁麵。您將了解如何優化您的數據在這個模塊的web頁麵。 - 基本和先進的Web標準
該模塊將講座你跟蹤和統計性能提高一個網站的性能從基礎到高級的方法。 - 穀歌分析:演示和實踐
穀歌分析是其中一個最有用的分析工具在數據分析行業,幫助你跟蹤網站流量。每個人都最廣泛使用Google搜索引擎,大多數公司使用穀歌分析作為網絡分析服務來分析他們的網站流量和性能。在這個模塊中,您將獲得的知識使用Google Analytics使用實際的演示。 - 文本挖掘
該模塊將講座你將一個非結構化的文本轉換為結構化文本發現有意義的見解。這種方法被稱為文本數據挖掘。
1項目1案例研究學習如何收集的數據從網站和社交媒體可以用來製造業務決策通過不同類型的網絡和社會化媒體分析。這是一個非常有趣的模塊,需要你通過世界的標簽和數據。
1項目1案例研究- 介紹供應鏈
正如它的名字認為,供應鏈是一個網絡公司和公司的供應商發布產品到最終客戶/買方。在這個模塊中,您將學習如何在供應鏈網絡工作。 - 需求的不確定性
需求的不確定性發生當一個公司不能準確預測客戶需求的產品和服務。為貴公司造成一些問題。 - 庫存控製與管理
庫存控製是一種控製和最大化的技術公司的庫存在倉庫。庫存管理是一個方法來跟蹤你的庫存采購,購買和出售的商品。 - 庫存分類方法
顧名思義,庫存分類分類你的貨物的庫存係統根據他們的要求,收入、供應等。 - 采購分析
采購分析使用定量方法獲得可行的見解和結果數據。 - 安全庫存庫存建模(訂貨點)
庫存模型是最和藹可親的一個數學模型,用來決定一個公司的庫存水平。這個模塊將幫助你保持庫存生產,管理股票頻率、質量控製等。 - 先進的預測方法
這個模塊將會給你一個工作的深入了解先進的預測方法。同時,您將學習如何應用這些方法在供應鏈管理和物流分析。
1項目1案例研究了解供應鏈分析可以幫助企業預測未來的需求,確定庫存,了解客戶需求,優化商業成本。
1項目1案例研究- 為什麼信用風險市場案例研究
信用風險時,借款人未能償還任何債務或貸款。該模塊將講座你管理信用風險。 - 信用風險模型的比較
該模塊將讓你舒適的關鍵幾個信用風險模型的比較。 - 違約概率(PD)建模的概述
違約概率(PD)的建模提供了一個估計的可能性借款人不能滿足其債務責任。 - 欺詐檢測
欺詐檢測是一組流程處理財物的預防是通過虛假宣傳。這個模塊將幫助您在檢測欺詐的公司。 - PD模型、類型的模型,步驟做一個好的模型
該模塊將教你PD模型和其他模型可用。您還將了解的過程成為一個好模型。 - 市場風險
市場風險發生在一個投資者麵臨虧損,因為一些外部因素影響市場價格。該模塊將你對市場風險管理講座。 - 風險價值——使用股票案例研究項目
風險價值(VaR)是一種統計方法來衡量一個公司在一定時期內的財務風險。在這個模塊中,您將使用股票實現VaR案例研究項目。
1項目1案例研究我們結束這個項目,我們給你介紹最重要的一個應用程序的數據科學——金融。在過去的模塊數據科學與商業分析在線課程,您將學習數據分析的應用在金融和風險管理,如欺詐檢測、信貸風險,違約概率建模等。
這個研究生程序數據科學與商業分析在線認證課程將幫助你通過你的職業道路構建專業的簡曆和審查你的Linkedin檔案。這個項目還將進行模擬麵試,增加你的信心和培養你釘專業麵試。該項目還將幫助您進行一對一的輔導,與業內專家設計ePortfolio,指導你通過招聘會。
獲得一個研究生證書的頂級數據科學與商業分析從德克薩斯大學的網絡課程,奧斯汀。課程綜合性的課程將培養你成為一個高技能專業數據科學與商業分析。它將幫助你找到一份工作在世界領先的公司。
語言和工具介紹
實踐項目
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教授Raghavshyam需要
行業專家可視化
R Vivekanand先生
運營總監
行業顧問從上組織
Prabhat巴特拉伊
數據科學家
Nikhila Kambalapalli
顧問,數據科學
斯裏赫裏納
高級數據科學家
Olayinka Fadahunsi
數據科學與工程的負責人
布麗姬特
機器學習高級工程師
茴香酒Sharafoddini
數據科學家領導
Avinash Ramyead
量化用戶體驗高級研究員在視頻/數據科學家/行為科學家/毫升
愛德華·克魯格
主要數據科學家和經營者
保羅丘韋
高級數據科學家
邁克爾·基思
分析經理
Mohit耆那教徒的
主要數據科學家
學習者感言
我做過一個項目與一個不同的大學,我也不會感到有盡可能多的互動,我所喜愛的。所以我確認一些事情,比如指導會話,你與一個專家從業務和互動,讓你仿佛你在校園。
阿齊茲Elbahri
經理,客戶服務管理,美國航空公司(美國)
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陸強大
主管客戶夥伴關係和增長,分形分析(美國)
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莎拉Bittner
專利代理人,蒙哥馬利McCracken Walker & Rhoads LLP)(美國)
程序的最有用的功能是導師會話和獨奏項目。感覺就像你把一切放在一起,把它放進一個業務案例,這對我來說是非常有用的。
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Shamelle Chotoki
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Leanne Da Cerca
高級組經理,MTN(南非)
什麼Heena(項目經理)給我們,特別是對我來說,是我沒有收到任何的支持,其他的在線課程。我欣賞常數消息和常數檢查我們,是我們如何進展或其他任何擔心,我們需要提高。
Fermar B Talosig
高級助理工程師,NetLink信托(新加坡)
如果你有興趣學習科學的數據和業務分析課程在你自己的時間,以自己的節奏,這是一個很好的計劃。我推薦這個,因為它是一門課程從基礎開始,然後鋪設一磚一瓦的最終數據的見解。
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共享信息支持經理,房地美(Freddie Mac)(美國)
我喜歡程序的結構,因為它結合了所有的理論、實踐和案例研究。這個程序是高度推薦它給你的工具來解決以有效的方式解決問題。
福羅·德·瑪麗亞·戈麥斯指控
Ex-Compensation領袖,Pemex(墨西哥)
你已經解釋的方式,盡可能清除疑慮甚至鼓勵,我必須說,你真的做得很好,我想說,我讚美你。謝謝你給你的時間來教導和幫助我們在這個旅程。
Moeti Manoto
服務經理,Openserve(南非)
在這家網站在這個程序中,首先,我學會了速度。從相同的數據集不同的模型,這是一個新事物。
Sruthi Boojala
軟件工程師,TEKsystems全球服務印度經紀有限公司(新加坡)
從這個項目最重要的我認為是這是一個非常好的數據科學與商業分析的結合。每周我們會有一個測試,基於我們覆蓋的主題,這是一個嚴格的學習過程。這實際上是非常有用的學習和取得聯係。
穆罕默德Tahmid巴裏
數據分析師II,稽查員新加坡Pte Ltd .(孟加拉)
很高興你們所有的人,從導師的協調員。特別感謝醫生給了有價值的信息數據科學和業務分析。
默罕默德·沙菲克Sabry
解決方案架構師,“綠帶運動”——IBM(阿拉伯聯合酋長國)
謝謝你你如何試圖傳授知識給我們。謝謝你花所有的時間,資源,你投入的努力確保我們有一個完整的掌握你在傳遞給我們的一切,你是真正的讚賞。
Seun Lawal Anako
高級經理、業務合規、美國塔公司(尼日利亞)
很有趣,因為我可以看到我的性能和其他性能。競爭是一種動力讓我更好的工作,看我是否能戰勝別人。
低玉寧
產品工程師,微米半導體(新加坡)
很激勵的名字在馬拉鬆”排行榜。不要想太多關於模型,考慮數據。數據清理和理解數據是最重要的。
Sharat基肖爾
培訓和發展,技術指導,斯倫貝謝(UAE)
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我非常高興我報名參加了這個項目。我確實從項目得到了我想要的,強烈推薦它。
哈維爾·r·Olaechea
數據解決方案集成顧問埃克森美孚
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應用通過填寫一個簡單的在線申請表格。
麵試過程
經過篩選與招生主任辦公室的電話。
加入項目
報價信將推出選擇幾個候選人。確保你的座位支付入場費。
批處理開始日期
美國&加拿大
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所有其他地區
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常見問題
PGP-DSBA課程設計與標準以內的合作。教學計劃和內容是通過從標準以內的教師,很好的學習和其他練習數據科學家和專家分析。beplay2018官网經過批準的項目標準以內的教員。
在成功完成,參與者獲得證書完成從德克薩斯大學奧斯汀分校。
- 個性化輔導的學習小組15學習者
- 涵蓋了航空業相關主題的深度、實際應用和案例研究
- 提供了親身接觸工具,如Python、畫麵和先進的Excel。數據集也提供
- 經驗學習項目結束時每個模塊使候選人將他們的學習應用到實際的業務問題
- 交互式的現場會議,有業內專家和導師提供當前的行業知識和見解
- 在線交付模型使它方便專業人士合作,他們的學習速度和清理懷疑沒有放棄他們的工作或旅行任何地方
這個項目的主要目的是幫助你準備的職業領域。獲得信譽的重要性,理解知識,找到你一個工作的作品,我們向後設計一個程序,可以幫助您在所有4方麵脫穎而出。
- 的證書提供給你信任和認可標準以內的全球產業。
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- 你完成的項目添加到你的身體的工作準備一個每年年底組合程序。
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此外,該程序提供了職業指導課程與行業從業者和指導/支持等的軟方麵找工作簡曆審查,LinkedIn檔案審查,麵試準備等。
是的。程序都是使用記錄內容由學術和行業教師和生活在線微觀級,發生在一群10 - 15的學習者。所有的評估也將在線進行。
候選人可以訪問所有必要的學習材料在線學習管理係統。
參與者做幾個體驗項目在時間序列預測,預測建模、高級統計,估計和假設檢驗,和數據挖掘,這要求候選人使用和應用概念學習所有這些項目的不同的模塊。
- Python
- 表
McCombs商學院的德克薩斯大學奧斯丁分校是世界上排名第6。通過QS業務分析排名,2021年。
不,研究生項目數據科學與商業分析是一個在線McCombs商學院提供的專業證書的程序與偉大的合作學習。beplay2018官网這不是一個全職的大學學位課程,不會有任何成績表或成績單。相反,你的表現將會通過個人評估和評估模塊完成確定的資格證書。
在完成所有模塊按照資格要求的項目,你將收到一個德克薩斯大學奧斯汀分校的證明。
每周需要大約2 - 3小時的記錄講座和一個額外的兩個小時輔導學習每個周末會議,其中包括動手實際應用和解決問題。該計劃還包括在每周一個小時的練習練習或評估。此外,基於你的背景,你應該期望投資2到4小時每星期在自學和實踐。所以,這相當於每周8 - 10小時的時間承諾。
業務分析師課程結構化教育計劃旨在教個人的技能,知識和技術要求成為有效的業務分析師。這些課程專注於業務分析的各個方麵,包括需求收集、過程建模、數據分析,並與利益相關者溝通。參與者學習如何識別業務需求,分析和解釋數據,提出解決方案,提高經營的效率和效果。
課程通常涵蓋的話題,例如:
介紹業務分析:這包括了解業務分析師的角色和責任,以及業務分析組織的重要性。
需求捕獲和管理:參與者學習各種技術收集、記錄和驗證業務需求從涉眾。
業務流程建模:這涉及到使用圖和流程圖來表示和分析業務流程,識別需要改進的地方。
數據分析和解釋:學生學習使用工具和技術來分析和解釋數據,如電子表格、數據庫和數據可視化軟件。
解決方案評估和驗證:這包括評估解決方案的可行性和有效性,以及驗證他們對原始需求。
溝通和利益相關者管理:參與者發展與各利益相關者有效溝通的能力,包括經理、團隊成員,和客戶。
工具和技術:學生接觸到不同的業務分析工具和方法,如SWOT分析、杵分析和敏捷方法。
業務分析師課程中可以找到各種格式,如在線或現場類、兼職或全職項目和短期講習班或長期認證課程。
PGP-DSBA大多是追求的工作職業規劃生涯過渡到分析的角色。我們也有學生畢業最後一年受益於這個項目。畢業在定量學科工程,數學,科學,統計學,經濟學,等,將幫助參與者的PGP-DSBA程序。
請注意提交入場費是參加這個項目,以下取消罰款將被應用:
1)全額退款在48小時內隻能發布招生
2)入場費,如果取消要求後48小時內招生,入學費用將不獲退還。
3)費用支付入場費的過剩:
退款或輟學請求要求生效日期前4周以上有資格獲得全額退款的金額支付入場費的過剩
退款或輟學請求要求生效日期前2周多有資格獲得超過75%的退款金額的入場費
退款或輟學請求請求超過24小時生效日期前有資格獲得超過50%的退款金額的入場費
生效日期後收到的請求不申請退款。
取消必須書麵請求項目辦公室。
數據已經成為具有重要影響。數據是未來。數據科學的領域已經觀察到創造奇跡的行業應用。數據科學家創造一個重大的影響,引起一場偉大革命。
數據科學的範圍是深遠的。數據科學家正呈幾何級數增長的需求和需要幾天路過。這種需求在迅速增長,在未來預期將增長更多。因此許多專業人士尋求職業過渡到科學領域的數據。
業務分析是另一個令人興奮的技術領域,近年來獲得了最大的受歡迎程度。業務分析和數據科學工作在一起是最好的結果。
數據科學的技術和業務分析也認為接管的大多數現有的工作角色。因此建立一個安全的職業占用數據科學與商業分析課程已成為一個可靠的選擇。數據科學的應用提供最準確和可靠的結果。數據科學與商業分析也應用在解決最複雜的業務問題。
科學數據的應用程序已經被應用於許多領域如遊戲、機器人、醫療、營銷、金融、和更多。數據科學與商業分析假定他們的領土擴展到其他領域,建立新的動力。
這些領域也提供一個全球收入最高的工作角色。因此,選擇最好的數據科學與商業分析證書課程適應21世紀最好的工作角色。
這個領域的工作機會是迷人,吸引年輕的專業人士和轉行的追求職業生涯數據科學家或業務分析師。在線課程在科學數據和業務分析已經成為流行的那些尋求upskill和進入這個快速發展的行業。
讓我們看看一些數據科學與商業分析的主要工作崗位。
1。數據分析師
2。數據架構師
3所示。統計學家
4所示。業務分析師
5。數據庫管理員
6。數據工程師
7所示。數據科學家
追求科學數據和分析課程會幫助你進入上述工作角色之一。
許多人認為,數據科學與商業分析是相同的。很多人也使用這些名詞。下麵是一些數據科學與商業分析之間的差異。當組合在一起執行這兩個域奇跡。因此許多人都渴望追求科學與商業數據分析在線課程。
- 數據科學是各種機器學習方法和思想的基本應用程序從原始數據中獲得重大的見解,同時業務分析處理數據的收集和評估收集到的數據對實現業務目標。
- 數據科學側重於解決問題而業務分析側重於決策。
- 數據科學家努力找到的原因推動這些趨勢和業務分析師旨在發現數據的趨勢
- 數據科學應用大量的編碼實踐雖然業務分析不編程技能的需求。
- 數據科學實現算法,統計得出的見解從數據和業務分析采用結構化數據的統計分析。
- 科學數據的最終議程是提出問題和理解分析收集的數據而業務分析呈現可靠的解決特定業務問題。
了解更多關於這些技術通過數據科學和業務分析師課程在線。
數據分析是另一個有趣的領域,推動許多追求數據分析課程的興趣。數據科學與數據分析是兩個不同的術語以及域通常被稱為一個。然而,存在很多這兩個術語之間的差別。如果你熱衷於追求數據分析課程,學習是至關重要的數據科學與數據之間的差異分析。
下麵是數據科學與數據之間的差異分析。
- 數據科學的積分應用幾個機器學習技術和概念從原始數據中提取有意義的見解和數據分析是指分析和分類收集模式的信息獲得最好的結論艾滋病會議業務目標。
- 數據科學檢測模式在現有數據而數據分析是用來排序數據來滿足組織的需求。
- 數據科學有一個宏觀的範圍。然而,數據分析是微觀的範圍。
- 科學數據的最終議程是問問題,而數據分析的目的是找到完美的和可操作的數據。
- 數據科學側重於解決問題,數據分析集中於決策
- 數據科學練習數學,統計,和編程技巧。但是,數據分析應用定性和定量技術。
- 數據實現科學技術領域,如人工智能,機器學習,和更多的數據分析應用於電子商務、遊戲、和其他部門解決與數據有關的問題。
- 科學預測未來數據而數據分析提供了一個日常的分析數據。
域的數據科學是應用於許多行業。數據科學與商業分析的應用不僅限於IT部門。因此,許多正在尋求最好的業務分析網上課程進入最激動人心的工作角色。我們正在見證的手所有數據科學,我們從來不知道。
下麵是一些數據科學與商業分析的應用提供了不同的領域
1。互聯網搜索
數據科學與商業分析起著至關重要的作用在互聯網搜索查詢的顯示最準確的結果。數據科學是不可或缺的技術所使用的大多數搜索引擎,如穀歌、必應、歌劇等等。
2。語音識別
一個應用程序的數據科學是語音識別。數據科學與商業分析是用來理解聲音筆記和產生精確的結果。Siri, Alexa,穀歌語音助理,更有一些例子,運動數據科學規範語音識別服務。
3所示。有針對性的廣告
數據科學促進目標廣告。數據科學快速算法用於數字營銷相應識別目標受眾和廣告。數據科學與商業分析中起著重要作用增加CTR通過率(調用)。這些目標是通過研究用戶的過去的行為模式。
4所示。建議
數據科學是用來使最好的推薦產品和服務的電子商務的網站。亞馬遜,Flipkart公司Spotify, Netflix,更多使用科學數據顯示最好的推薦給用戶。這增強了用戶的體驗,因為他們遇到一個個性化的購物體驗。
很多,下麵是幾個屬性數據的科學,使其最好的技術領域工作。
1。數據科學與商業分析高需求
數據科學與商業分析的兩個域的需求很好。盡管許多行業都快速適應數據科學與商業分析,在對這些技術的需求有顯著上升。
2。提供薪水最高的職業角色
提供的工作角色在這些領域被認為是非常著名的。這些工作角色也觀察到的是薪水最高的全國各地和海外。
3所示。一個巨大的範圍
數據科學與商業分析是不局限於技術領域。數據科學與商業分析一直受到大多數行業,如醫療、遊戲、社交媒體、數字營銷、農業、和許多更多。
4所示。最安全的領域。
盡管我們生活在一個世界,技術升級每一天發生,數據科學與商業分析提供了工作角色。數據科學與商業分析預計將接管許多現有的工作角色。因此它是至關重要的考慮職業,站高和安全。數據科學與商業分析無疑是提供最安全的工作角色的域。
有很多行業已經使用數據科學與商業分析為他們提供令人難以置信的好處。的行業/領域適應數據科學與商業分析正在迅速增加。考慮這個問題,對數據科學的需求和業務分析師在線課程是逐日增加盡可能多的有抱負的進入工作角色。
業務
數據科學和商業分析是用來獲得最好的業務解決方案和解決複雜的商業問題。數據科學與商業分析正在迅速被應用在企業觀察到服務巨大的好處,如預測最準確的結果,評估業務決策,製定有效的商業策略,利用數據,和更多。
農業
數據科學與商業分析是幫助農民通過提供許多好處,如天氣預報、分析土壤、害蟲控製、疾病檢測、推薦最好的肥料等等。
遊戲產業
數據科學與商業分析應用在設計遊戲。這些技術幫助設計師在設計遊戲,讓用戶參與和熱情。數據科學算法研究用戶的動作,給人一種激烈的競爭使得比賽更加精彩。
機器人
數據科學與商業分析用於設計機器人。科學與商業數據分析的工具和技術應用於創建最聰明的機器人。作為數據科學人工智能和機器學習中使用,它站在設計很多技術創新的差距。
除了上述行業,這些技術也用於許多其他行業如電子商務、金融行業、教育、和更多。
數據分析課程幫助學生收集、處理、分析和理解數據獲得的見解來幫助他們做出更好的決策。本課程涵蓋了各個方麵的數據分析,如預測建模、統計分析和數據可視化。一般數據分析課程涵蓋以下主題:
數據清理、管理缺失的數據和數據轉換方法是所有的一部分數據探索和預處理。
基礎概率分布的假設檢驗、描述性和推論統計包含統計分析。
數據表示的圖形、圖表和其他視覺形式。
監督和非監督學習方法,介紹模型的評估,在機器學習和模式優化。
數據分析課程提供多種形式,如在線或現場類、兼職或全職的項目,和短期講習班或更長時間認證課程。完成後,參加者可以應用這些技能在各種行業,如市場營銷、金融、醫療、和更多。
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