數據科學與商業分析研究生課程
用數據科學推進你的職業生涯
97%
項目的滿意度
4.7/5
Trustpilot
4.74/5
課程報告
成千上萬的職業轉變
Lakshmi Panchagnula
水務項目專員
即使對於那些沒有任何編碼背景的人來說，這個程序也是一個很好的編程和模型構建的介紹。
加布裏埃爾Arbe
拉丁美洲業務總監
將相關內容、靈活性、學術嚴謹性和實踐性內容完美結合，使我能夠在工作中立即付諸實踐。
庫馬爾
數據分析師
beplay2018官网很棒的學習經驗，絕對會推薦給任何正在尋找完美程序的人。
卡蒂·Laev
客戶服務管理員
這給了我信心，我在這門課上的知識水平與那些多年來一直從事數據科學家工作的人是一樣的。
奧薩馬薩勒姆
高級應用經理
DSBA的課程幫助我獲得了可以在工作中使用的技能。
Ndohnwi A Moma
高級顧問-項目交付專家
在沒有DSBA知識和經驗的情況下，是否能夠獲得深入的知識
雷納托Barroco
研究分析師/獨立交易員
這門課程幫助我了解了我是否可以從金融轉向數據科學
蘇達山Murali
高級業務分析師主管
這個項目幫助我獲得了技術和基礎技能的正確組合，從而更好地完成我的工作。
Naeem蘇菲
高級Webfocus開發人員
我會把這本書推薦給任何有興趣提升技能或開始新職業的人。
通過職業支持讓行業做好準備beplay网站登录
1:1行業互動
簡曆和Linkedin個人資料審查
麵試準備和演示
在線投資組合評估
為什麼選擇我們的數據科學項目
與同行的全球合作
通過微課程與其他數據科學學習者見麵，發展你的專業網絡。
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專家周末在線輔導
通過周末與經過認證的行業專業人士的會議，獲得8個以上行業相關項目的幫助。
視圖的經驗
項目支持
我們幫助你保持動力。在項目期間獲得個性化的學術和非學術支持。
行業相關的項目和技能
深入學習Python、機器學習、數據可視化和集成技術。
查看課程
德克薩斯大學奧斯汀分校頒發的證書
在簡曆中展示你在德克薩斯大學奧斯汀分校獲得的畢業證書
# 3MS -商業分析，QS世界大學排名，2022年
# 6高管教育-定製課程，金融時報，2022年
如有任何關於該計劃的反饋和疑問，請聯係我們MSB-DSBA@mccombs.utexas.edu
# 3
MS -商業分析
QS世界大學排名，2022年
# 6
高管教育-定製課程
金融時報》
2022
“基礎”模塊將使您具備統計學，Python和特定領域業務知識的基礎知識，為課程的其餘部分奠定基礎。本模塊中教授的每一個概念都將幫助你建立一個牢固的基礎，這將永遠陪伴著你。這是數據科學世界的熱身。在本基礎課程結束時，您將能夠輕鬆地談論數據科學術語。
- 編程基礎
本模塊將向你介紹編程概念。編程是給計算機執行特定任務的一組指令。 - Python簡介
在本模塊中，您將了解Python編程語言及其語法等基礎知識。
在開始學習數據科學和商業分析在線課程(如編程概念和Python)之前，該模塊將教授一些先決條件。
4測試
1項目
8案例研究- Python編程入門
Python是一種高級的解釋性編程語言，被全球許多企業廣泛使用。它具有簡單、易於學習的語法，突出了代碼的可讀性。在本模塊中，您將使用Python語法並使用重要的Python基礎執行您的第一個代碼。 - NumPy,熊貓
NumPy是一個Python包，用於科學計算，如處理數組，如多維數組對象，派生對象(如掩碼數組和矩陣)等。Pandas是一個快速、強大、靈活且易於使用的Python開源庫，用於分析和操作數據。本模塊將讓您深入了解使用Pandas和NumPy探索數據集。 - 探索性數據分析
探索性數據分析(EDA)本質上是統計學家講故事的一種方式。它使我們能夠發現數據中的模式和見解，通常使用可視化方法。本模塊將讓您深入了解Python中的EDA和可視化工具。 - Matplotlib, Seaborn
Matplotlib是一個創建靜態動畫、交互式可視化的庫，而Seaborn是Python中基於Matplotlib的數據可視化庫。本模塊將讓您深入了解使用Matplotlib和Seaborn探索數據集。
4測試1項目8案例研究使用Python構建數據分析的基本技能，例如導入、讀取、操作和可視化數據。Python是一種非常重要的語言，可用於所有領域。
2測試1項目8案例研究- 概率與概率分布
概率論是一種數學工具，你可以用它來研究隨機性，比如一個事件在隨機實驗中發生的可能性。隨機變量取所有可能值並在特定範圍內報告它們的統計函數稱為概率分布。本模塊將講授概率和概率分布。您還將學習各種類型的概率分布，如二項分布，泊鬆分布和正態分布。 - 抽樣分布和中心極限定理
抽樣分布是從特定人群中抽取的大量樣本中獲得的統計數據。中心極限定理(CLT)用於估計正態分布。 - 假設檢驗和相關誤差
假設檢驗是基於觀察/調查數據進行實驗的必要統計學習過程。本模塊將使您對假設檢驗和相關錯誤有更深入的了解。 - 方差分析和卡方檢驗
卡方是統計學中使用的假設檢驗方法，可以衡量模型與實際觀察/調查數據的比較情況。方差分析，也稱為ANOVA，是人工智能和機器學習中使用的一種統計技術。您可以將觀察到的方差數據分成各種其他組件，以便使用ANOVA進行進一步分析和測試。本模塊將教你如何識別兩個或多個組的均值之間的顯著差異。
2測試1項目8案例研究既然你已經掌握了技術術語，我們還想向你介紹商業統計和數學函數。我們將幫助您了解統計在幫助組織做出有效決策方麵的作用，學習最廣泛使用的工具，並學習使用分析，數據解釋和實驗來解決業務問題。
3測試1項目- 表的基本設計原則
Tableau是一個廣泛用於解決問題的數據可視化工具。在本模塊中，您將了解Tableau及其基本設計原則。 - 使用Tableau創建可視化
本模塊將指導您如何在跨域的各種數據源上使用Tableau創建可視化。 - 用可視化的方式講故事
在本模塊中，您將學習如何創建可視化講述故事，以創造性的方式吸引每個人的注意力。這是一個非常有趣的教程，教你如何用數據講故事。
3測試1項目這個以表格為中心的模塊將幫助你掌握數據可視化。學習通過信息圖形有效地向業務用戶傳達信息的基礎知識。學會識別數據的視覺特征，選擇合適的顯示機製，並通過Tableau的數據可視化將數據轉化為可操作的見解。
本數據分析課程中的“技術”模塊將為您提供最廣泛使用的分析和數據科學技術的全麵基礎，以便您可以輕鬆處理任何業務問題。到這個時候，你對即將發生的事情有了一個概述，可以開始掌握每一種技術。
2測試1項目4案例分析- 建模數據準備
建模是一種訓練機器學習模型的技術，用於從特征中預測標簽，為業務目的調整模型，並在保留數據上驗證它。 - 線性回歸-簡單線性回歸，多元線性回歸，擬合優度，回歸擬合度量
線性回歸是用於預測分析的最流行的監督機器學習算法之一，可以產生最佳結果。您可以使用這種技術來假設自變量和因變量之間存在線性關係。在本模塊中，您將學習所有線性回歸的概念，如多元線性回歸、擬合優度和回歸擬合的度量。
2測試1項目4案例分析探索監督式機器學習的基本原理、關鍵概念和類型。您還將學習如何預處理數據，以便為建模做好準備。
2測試1項目4案例分析- 邏輯回歸
邏輯回歸也是最流行的監督機器學習算法之一，就像線性回歸一樣。它是一種簡單的分類算法，你可以在自變量的幫助下預測分類因變量。你將在這個模塊中學習邏輯回歸的所有概念。 - 決策樹
決策樹是一種監督式機器學習算法，用於分類和回歸問題。它是一個層次結構，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。你將在這個模塊中學習決策樹的所有概念。 - 評價分類模型、ROC和AUC
ROC (Receiver Operating Characteristic)曲線是一個圖形，它顯示了一個分類模型在所有分類閾值下的表現。AUC (Area Under the ROC)曲線用於測量ROC曲線下的整個二維麵積。本單元將教導你如何評估ROC和AUC曲線。
2測試1項目4案例分析通過流行的機器學習方法，如邏輯回歸和決策樹，學習構建分類模型的概念框架，以便在業務環境中進行準確的預測。
2測試1項目4案例分析- 集成方法-裝袋，提升和堆疊
在本模塊中，您將學習各種關鍵的集成方法，如裝袋，增強和堆疊。在這裏，你可以增強機器學習算法的穩定性和準確性，將其轉化為魯棒分類等。 - 隨機森林
隨機森林是一種流行的監督式機器學習算法。顧名思義，它由提供的幾個數據集子集上的各種決策樹組成。然後，計算平均值以提高數據集的預測精度。在這裏，你將學習如何在機器學習中實現隨機森林。 - AdaBoost, GBM, XGM, XGBM
本模塊將深入了解AdaBoost(自適應增強)，GBM(梯度增強機)，XGM(極端梯度增強機)和XGBM(極端梯度增強機)等幾種增強集成技術。
2測試1項目4案例分析我們現在可以通過引入集成技術來提升你的技能。集成方法有助於提高機器學習模型的預測性能。在本數據分析課程的下一個模塊中，您將學習集成方法，如“隨機森林”，它將幾種機器學習技術結合到一個預測模型中，以減少方差、偏差或改進預測。
2測試1項目4案例分析- 工程特性
特征工程是將數據從原始狀態轉換為適合建模的狀態的過程。在這裏，您將學習本模塊中涉及特征工程的各個步驟。 - 采樣和擊打，正則化
抽樣是檢索基於統計數據的總體信息的過程。SMOTE代表合成少數派過采樣技術，它可以幫助你以平衡的方式增加數據集的總案例。正則化用於修改機器學習模型，以防止過擬合並創建最佳解決方案。您將涵蓋采樣，擊打和正則化的所有基礎知識。 - 流水線
本模塊將為您提供有關使用流水線自動化ML工作流的深入知識。 - 模型性能指標
本模塊將講授如何在模型評估指標的幫助下優化機器學習模型的性能。
2測試1項目4案例分析在課程的這個時候，你應該對模型很熟悉，我們現在將學習設計和強調它們。模型構建是一個迭代過程。采用特征工程技術，以及仔細的模型選擇練習，有助於改進模型。此外，調優模型是獲得最佳結果的重要步驟。本模塊將討論這些步驟和過程。
2測試1項目4案例分析- k - means聚類
K-means聚類是一種流行的無監督ML算法，用於解決機器學習中的聚類問題。在這裏，您將了解算法是如何工作的，並在稍後實現它。本模塊將講授算法的工作原理及其實現。 - 分層聚類
分層聚類是另一種流行的無監督ML技術或算法，如K-means聚類，用於構建集群的層次結構或樹狀結構。例如，您可以將未標記的數據集列表組合成分層結構中的集群。在本模塊中，您將深入了解分層聚類的基礎知識。
2測試1項目4案例分析無監督學習發現數據中隱藏的模式或內在結構。在本課程中，您將學習常用的聚類技術，如K-Means聚類和分層聚類。
1項目1案例分析- 時間序列簡介
時間序列分析包括對時間序列數據進行分析的方法，然後用於提取有意義的統計數據和其他相關信息。時間序列預測是根據以前觀察到的/調查到的值來預測未來的值。本模塊將向您介紹時間序列預測及其基礎知識。 - 季節性
季節性是時間序列的一種特征，其中數據每隔一定的時間間隔(如每周、每月或每季度)發生變化。任何可預測的波動或模式，重複在一年中被稱為季節性。 - 分解
分解是一種預測技術，它將時間序列分解成幾個部分。之後，它使用這些組件來創建預測，這比簡單的趨勢線更準確。
1項目1案例分析時間序列分析用於涉及時間成分的預測問題。在本模塊中，您將建立Python時間序列分析及其在商業環境中的應用的基礎知識。
這是一個非常有趣的模塊，有很多現實生活中的例子，我們將通過帶你跨越幾個領域來幫助你理解數據科學的偉大。本數據科學與商業分析在線課程的“領域暴露”模塊將為不同領域的現實問題提供一個門戶，並教你如何使用數據科學和分析原理解決這些問題。
- ChatGPT和OpenAI概述
- NLP和生成式AI的時間線
- 理解ChatGPT和生成式AI的框架
- 對工作、商業和教育的影響
- 輸出方式和限製
- 利用ChatGPT的業務角色
- 提示工程微調輸出
- RLHF的實際演示和獎金部分
了解ChatGPT是什麼以及它是如何工作的，並深入了解ChatGPT對工作、商業和教育的影響。此外，了解提示工程，以及如何使用提示工程對特定用例的輸出進行微調。
1項目1案例分析- 營銷和零售術語:回顧
營銷分析測量，管理和分析營銷績效，以提高投資回報的有效性和優化。零售分析分析商業趨勢和庫存水平、供應鏈運動、消費者需求、銷售等方麵的表現。本模塊將教你如何使用數據科學和商業分析來分析企業的績效。 - 客戶分析
客戶分析分析客戶如何通過預測分析、數據可視化、信息管理和細分來幫助做出關鍵的商業決策。 - 零售儀表板
零售儀表板是一個工具，用於跟蹤您的企業在銷售和營銷方麵的表現。這個模塊將告訴你如何使用追蹤洞察的方法。 - 客戶流失
客戶流失是指在一段時間內不再使用公司產品和服務的客戶的百分比。在本模塊中，您將掌握如何跟蹤分析停止與您做生意的客戶。 - 關聯規則挖掘
數據挖掘中的關聯規則挖掘是一種識別大型數據庫中變量之間關係的方法。本模塊將使您更深入地了解如何識別變量之間的模式。
1項目1案例分析學習數據分析在市場營銷和零售中的應用。了解如何利用營銷分析來進一步實現營銷目標，並衡量、改進和預測業績。
1項目1案例分析- Web分析:理解參數
Web分析是通過收集、分析和報告您的互聯網數據來優化和改進您的網頁的計算。在本模塊中，您將了解如何優化網頁上的數據。 - 基本和高級Web指標
本模塊將教您跟蹤性能和統計數據，以提高網站的性能，從基本到高級的方法。 - 穀歌分析:演示和實踐
穀歌Analytics是數據分析行業中最有用的分析工具之一，可以幫助您跟蹤網站流量。由於每個人最廣泛地使用穀歌搜索引擎，大多數公司使用穀歌分析作為他們的網絡分析服務來分析他們的網站流量和性能。在本模塊中，您將通過實際演示獲得使用穀歌Analytics的知識。 - 文本挖掘
本模塊將教您如何將非結構化文本轉換為結構化文本，以發現有意義的見解。這種方法被稱為文本數據挖掘。
1項目1案例分析了解從網站和社交媒體收集的數據如何通過不同類型的網絡和社交媒體分析來做出商業決策。這是一個非常有趣的模塊，帶您了解標簽和數據的世界。
1項目1案例分析- 供應鏈概論
顧名思義，供應鏈是公司和公司供應商之間的網絡，將產品分銷給最終客戶/買家。在本模塊中，您將學習網絡如何在供應鏈中工作。 - 需求的不確定性
當公司無法準確預測客戶對其產品和服務的需求時，就會出現需求不確定性。這會給你的公司帶來很多問題。 - 庫存控製與管理
庫存控製是一種控製和最大化公司倉庫庫存的技術。庫存管理是一種跟蹤采購、購買和銷售貨物的庫存的方法。 - 存貨分類方法
顧名思義，庫存分類是根據需求、收入、供應等在庫存係統中對商品進行分類。 - 采購分析
采購分析使用定量方法從數據中獲得可操作的見解和結果。 - 庫存建模(再訂貨點、安全庫存)
庫存建模是一種數學模型，用於確定公司最合適的庫存水平。該模塊將幫助您在生產中保持庫存，管理庫存頻率，質量控製等。 - 先進的預測方法
本模塊將使您對高級預測方法的工作有更深的了解。此外，您將學習如何將這些方法應用於供應鏈管理和物流分析。
1項目1案例分析了解供應鏈分析如何幫助企業預測未來需求、決定庫存、了解客戶需求和優化業務成本。
1項目1案例分析- 為什麼要有信用風險——以市場為例研究
信用風險發生在借款人無法償還任何債務或貸款時。本模塊將講授如何管理信用風險。 - 信用風險模型比較
本模塊將使您熟悉幾種信用風險模型的所有關鍵比較。 - 違約概率(PD)建模概述
違約概率(PD)建模提供了借款人無法履行其債務責任的可能性估計。 - 欺詐檢測
欺詐檢測是一套處理防止通過虛假聲明獲得金錢或財產的程序。這個模塊將幫助你發現公司的欺詐行為。 - PD模型，模型類型，製作好模型的步驟
本模塊將教你關於PD模型和其他幾個可用的模型。您還將了解製作一個好模型的程序。 - 市場風險
市場風險是指投資者因某些外部因素影響市場價格而麵臨損失。本模塊將講授市場風險管理。 - 風險價值-使用庫存案例研究項目
風險價值(VaR)是衡量公司在一定時期內財務風險的一種統計方法。在本模塊中，您將使用股票案例研究項目實現VaR。
1項目1案例分析在課程結束時，我們將向您介紹數據科學最重要的應用之一——金融。在這門數據科學與商業分析在線課程的最後一個模塊中，你將學習數據分析在金融與風險管理中的應用，如欺詐檢測、信用風險、違約概率建模等。
這個數據科學和商業分析的研究生在線認證課程將幫助你在你的職業道路上建立你的專業簡曆，並審查你的Linkedin個人資料。該項目還將進行模擬麵試，以增強你的信心，培養你在專業麵試中的表現。該計劃還將為您提供一對一的指導，與行業專家一起設計您的電子投資組合，並指導您參加招聘會。
獲得德克薩斯大學奧斯汀分校最受好評的數據科學和商業分析在線課程的研究生證書。該課程的綜合課程將培養您成為數據科學和商業分析方麵的高技能專業人士。它將幫助你在世界領先的公司找到工作。
涵蓋的語言和工具
實踐項目
來自行業的數據集
1000 +
項目完成
22 +
域
我們的教師和導師
向數據科學與工程領域的領先院士以及來自頂級組織的幾位經驗豐富的行業從業者學習。
20 +
教授
2500 +
行業顧問
庫馬爾·穆圖拉曼博士
研究與分析中心主任
阿比南達·薩卡爾博士
偉大的學習學院主任beplay2018官网
Raghavshyam Ramamurthy教授
可視化行業專家
R . Vivekanand先生
運營總監
來自頂級機構的行業導師
Prabhat巴特拉伊
數據科學家
Nikhila Kambalapalli
數據科學顧問
斯裏赫裏納
高級數據科學家
Olayinka Fadahunsi
數據科學與工程主管
布麗姬特
高級機器學習工程師
茴香酒Sharafoddini
數據科學家
Avinash Ramyead
高級定量用戶體驗研究員/數據科學家/行為科學家/視頻ML
愛德華·克魯格
首席數據科學家和所有者
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
首席數據科學家
學習者感言
我以前在另一所大學做過一個項目，我覺得那裏沒有我喜歡的那麼多互動。所以我確定了一些事情，比如指導會議，你可以和一位商業專家一起參加，這樣你就可以像在校園裏一樣互動。
阿齊茲Elbahri
美國航空公司(美國)客戶服務行政經理
它非常緊湊，但同時它涵蓋了每個問題陳述背後的真實領域上下文的所有內容，並且在這樣做時，它們為您提供了所有輔助材料，以幫助您完成您的旅程。
陸強大
分形分析公司(美國)客戶合作與增長總監
自學的好處是你可以開始也可以停止。我喜歡這一點，因為我可以控製自己如何消化講課內容。
莎拉Bittner
Montgomery McCracken Walker & Rhoads律師事務所專利代理人(美國)
該計劃最有幫助的特點是導師會議和個人項目。感覺就像你把所有東西放在一起，把它放在一個商業案例中，這對我很有幫助。
莫妮卡蘇亞雷斯
前創始人，阿海琺(美國)
我生命中最大的兩個成就是我的兒子和偉大的學習。beplay2018官网這個項目非常棒，從項目辦公室、老師到導師，每個人都非常支持我，幫助我實現了我的專業和個人目標。
Shamelle Chotoki
GSI分析師，西聯彙款(美國)
這個程序是一個偉大的開始，無論你的職業或你的舒適水平的編程。所有的視頻講座、輔導學習課程、作業、項目，所有的一切都會給你很大的信心，讓你在數據科學領域建立自己的職業生涯。
印度，印度
美國裏海大學博士後研究助理
我喜歡這門課，因為它把我帶進了一個全新的世界。我對我在課程中的成績非常滿意，這要感謝出色的導師和講師，當然還有項目管理。
Leanne Da Cerca
MTN(南非)高級集團經理
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都得不到的支持。我很感謝你們不斷地給我們發信息，不斷地檢查我們的進展情況，以及我們需要提出的任何其他問題。
Fermar B Talosig
NetLink Trust(新加坡)高級副工程師
如果你有興趣在你自己的時間和自己的節奏學習數據科學和商業分析課程，這是一個偉大的計劃。我推薦這門課，因為這是一門從基礎開始，然後一磚一瓦地深入到最終數據見解的課程。
Sudha Aluri
共享信息支持經理，房地美(美國)
我喜歡這個項目的結構，因為它把所有的理論、實踐和案例研究結合在一起。這個程序是強烈推薦的，因為它給你的工具，以有效的方式解決問題。
María Gómez埃斯帕薩樓
墨西哥國家石油公司前賠償負責人
你一直在解釋的方式，在任何可能的地方消除疑慮，甚至鼓勵，我必須說你真的做得很好，我想說我為你慶祝。非常感謝您在這段旅程中抽出時間來教導和幫助我們。
Moeti Manoto
服務經理，Openserve(南非)
在黑客馬拉鬆這個項目中，首先，我學會了速度。從相同的數據集，不同的模型，嚐試這是一件新事情。
Sruthi Boojala
軟件工程師，TEKsystems Global Services India Pvt. Ltd(新加坡)
我認為這個項目最重要的一點是，它很好地結合了數據科學和商業分析。每周我們都會有一個小測驗，基於我們所學習的主題，這是一個嚴格的學習過程。所以這對學習和聯係很有幫助。
穆罕默德·塔米德·巴裏
二級數據分析師，Expeditors Singapore Pte Ltd(孟加拉國)
很高興與你們所有人打交道，從協調員到導師。特別感謝醫生們，他們提供了關於數據科學和商業分析的寶貴信息。
穆罕默德·沙菲克·薩布裏
解決方案架構師，GBM - IBM(阿拉伯聯合酋長國)
感謝您努力向我們傳授知識。感謝您花費的所有時間、資源和努力，以確保我們完全掌握您傳遞給我們的一切，您真的很感激。
Seun Lawal Anako
美國塔公司(尼日利亞)業務合規高級經理
這很有趣，因為我可以看到我的表演，也可以看到其他人的表演。競爭對我來說是一種動力，讓我更好地工作，看看我是否能打敗別人。
劉玉寧
產品工程師，美光半導體(新加坡)
看到自己的名字出現在黑客馬拉鬆的排行榜上是一件非常鼓舞人心的事情。不要過多考慮模型，要考慮數據。數據清理和理解數據是最重要的事情。
Sharat基肖爾
培訓與發展-技術講師，斯倫貝謝(阿聯酋)
項目費用
向我們學習的好處
- 高質量的內容
- 8+實踐項目
- 在微課堂上進行現場指導學習
- 行業專家解決疑問
- 德州大學奧斯汀分校教師舉辦的現場網絡研討會
- beplay网站登录職業支持服務
“我非常高興我報名參加了這個項目。我確實從這個項目中得到了我想要的，我強烈推薦它。”
哈維爾·r·奧萊切亞
數據解決方案集成顧問
埃克森美孚
申請過程
填寫申請表
通過填寫簡單的在線申請表格進行申請。
麵試過程
通過招生主任辦公室的電話篩選。
加入項目
錄取通知書將發給為數不多的候選人。支付入場費以確保你的座位。
批處理開始日期
美國和加拿大
待定
所有其他地區
待定
常見問題
PGP-DSBA課程是與德克薩斯大學奧斯汀分校合作設計的。該項目的教學和內容由UT Austin、Great Learning和其他實踐數據科學家和分析專家的教師提供。beplay2018官网頂點項目由UT奧斯汀學院批準。
成功完成課程後，學員將獲得德克薩斯大學奧斯汀分校頒發的結業證書。
- 在多達15名學習者的小組中進行個性化指導學習
- 涵蓋行業相關的主題深入，動手應用和案例研究
- 提供動手暴露的工具，如Python, Tableau和高級Excel。還提供了數據集
- 每個模塊結束時的體驗式學習項目使候選人能夠將他們的學習應用於現實世界的商業問題
- 與行業專家和導師的互動現場會議提供當前的行業知識和見解
- 在線授課模式使在職專業人士可以方便地調整學習節奏，消除疑慮，而無需辭掉工作或四處旅行
該計劃的主要目標是幫助您為該領域的職業生涯做好準備。了解獲得信譽、知識和大量工作對你找到工作的重要性，我們已經逆向設計了一個程序，幫助你在這四個方麵脫穎而出。
- 德州大學奧斯汀分校的證書是為了給你在全球行業的信譽和認可。
- 一流的記錄內容來自UT奧斯汀教師和動手實踐培訓為您提供成功的知識。
- 您完成的項目將添加到您的工作主體中，以便在課程結束時準備一個行業就緒的投資組合。
- 與成熟的從業人員和其他有抱負的數據科學專業人員互動可以幫助您建立網絡。
此外，該項目還為行業從業者提供職業指導課程，並在求職的軟方麵提供指導/支持，如簡曆審查、LinkedIn個人資料審查、麵試準備等。
是的。該計劃使用由學術和行業教師提供的錄製內容，以及10-15名學習者組成的現場講師指導的在線微課程。所有的評估也將在網上進行。
學員將在時間序列預測、預測建模、高級統計、估計和假設檢驗以及數據挖掘等方麵進行一些體驗性項目，這些項目要求學員在這些項目中使用和應用所學到的所有不同模塊的概念。
- Python
- 表
德克薩斯大學奧斯汀分校的麥庫姆斯商學院在2021年QS商業分析排名中排名世界第六。
不，PGP-DSBA是由麥庫姆斯商學院與Great Learning合作提供的在線專業證書課程。beplay2018官网由於這不是大學提供的學位/全日製課程，因此，大學沒有該課程的成績表或成績單。您將在每個評估中獲得分數，以測試您的理解程度，並在每個模塊中獲得分數，以確定您是否有資格獲得證書。
在成功完成課程後，即在按照證書資格完成所有模塊後，您將獲得德克薩斯大學奧斯汀分校麥庫姆斯商學院頒發的證書。
每周大約有2-3小時的錄音講座，周末額外有2小時的指導學習課程，包括動手實際應用和解決問題。該計劃還包括每周大約一個小時的練習或評估。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。所以，這相當於每周8-10小時的時間承諾。
商業分析師課程是一個結構化的教育項目，旨在教授個人成為有效的商業分析師所需的技能、知識和技術。這些課程側重於商業分析的各個方麵，包括需求收集、流程建模、數據分析以及與利益相關者的溝通。學員將學習如何識別業務需求，分析和解釋數據，並提出解決方案，以提高業務運營的效率和有效性。
課程通常包括以下主題:
商業分析簡介:這包括理解業務分析師的角色和職責，以及業務分析在組織中的重要性。
需求引出與管理:參與者學習從涉眾那裏收集、記錄和驗證業務需求的各種技術。
業務流程建模:這包括使用圖表和流程圖來表示和分析業務流程，確定需要改進的領域。
數據分析與解讀:學生學習使用電子表格、數據庫和數據可視化軟件等工具和技術來分析和解釋數據。
方案評價與驗證:這包括評估建議的解決方案的可行性和有效性，以及根據原始需求驗證它們。
溝通和利益相關者管理:學員將培養與各種利益相關者(包括經理、團隊成員和客戶)有效溝通的能力。
工具和技術:學生將接觸到不同的業務分析工具和方法，如SWOT分析、PESTLE分析和Agile方法。
商業分析師課程有多種形式，如在線或麵對麵的課程，兼職或全職課程，短期研討會或長期認證課程。
PGP-DSBA主要是由計劃將職業轉變為分析角色的工作專業人員追求的。我們也有學生在畢業的最後一年受益於這個項目。畢業於工程、數學、科學、統計學、經濟學等定量學科，將有助於參與者充分利用PGP-DSBA項目。
請注意，提交入學費用並不構成參加該計劃，將適用以下取消處罰:
1)全額退款隻能在注冊後48小時內發放
2)入場費-如在報名後48小時內要求取消，入場費將不予退還。
3)超出入場費的費用:
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數據已經變得非常有影響力。數據就是未來。數據科學領域已經被觀察到為它所應用的大多數行業創造奇跡。數據科學家正在產生重大影響，並正在引發一場偉大的革命。
數據科學的範圍是深遠的。隨著時間的推移，對數據科學家的需求呈指數級增長。這種需求正在快速增長，預計未來還會增長得更快。因此，許多專業人士正在尋求進入數據科學領域的職業過渡。
商業分析是另一個令人興奮的技術領域，近年來獲得了極大的普及。商業分析和數據科學一起使用，以獲得最佳結果。
數據科學和商業分析技術也被認為將取代大部分現有的工作角色。因此，為了建立一個有保障的職業生涯，參加數據科學和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了最準確、最可靠的結果。數據科學和商業分析也應用於解決最複雜的商業問題。
數據科學的應用已經被應用到許多領域，如遊戲、機器人、醫療保健、營銷、金融等。數據科學和商業分析被認為將其領域擴展到其他幾個領域，並建立新的動態。
這些領域也提供了全球收入最高的工作角色之一。因此，選擇最好的數據科學和商業分析證書課程，以適應21世紀最好的工作角色。
這個領域提供的工作角色非常吸引人。許多年輕人和現有的職業人士都渴望進入這些職位，如數據科學家和商業分析師。因此，許多人都渴望攻讀在線數據科學和商業分析課程。
讓我們來看看數據科學和商業分析的幾個主要職位。
1.數據分析師
2.數據架構師
3.統計學家
4.業務分析師
5.數據庫管理員
6.數據工程師
7.數據科學家
學習數據科學和分析課程將幫助你進入上述工作角色之一。
許多人認為數據科學和商業分析是一樣的。許多人還交替使用這些術語。以下是數據科學和商業分析之間的一些區別。這兩個領域結合在一起會創造奇跡。因此，許多人希望學習數據科學和商業分析在線課程。
- 數據科學是各種機器學習方法和思想的基本應用，從原始數據中獲得重要的見解，而業務分析處理數據的收集並評估收集到的數據以實現業務目標。
- 數據科學側重於解決問題，而商業分析側重於決策。
- 數據科學家努力尋找驅動這些趨勢的原因，而業務分析師的目標是發現數據的趨勢
- 數據科學應用了大量的編碼實踐，而商業分析不需要編程技能。
- 數據科學實現算法，統計學從數據中獲得見解，商業分析采用結構化數據的統計分析。
- 數據科學的最終議程是提出問題並理解所分析的收集數據，而商業分析為特定的業務問題提供可靠的解決方案。
通過在線學習數據科學和業務分析課程來了解更多關於這些技術的知識。
數據分析是另一個有趣的領域，許多人對數據分析課程感興趣。數據科學和數據分析是兩個不同的術語，也是兩個經常被稱為一個的領域。然而，這兩個術語之間存在很多差異。如果你熱衷於學習數據分析課程，了解數據科學和數據分析之間的區別是至關重要的。
以下是數據科學和數據分析之間的區別。
- 數據科學是幾種機器學習技術和概念的集成應用，從原始數據中提取有意義的見解。數據分析是指對收集的信息模式進行分析和分類，以得出有助於實現業務目標的最佳結論。
- 數據科學檢測現有數據中的模式，而數據分析用於對數據進行排序以滿足組織需求。
- 數據科學具有宏觀層麵的範圍。然而，數據分析的範圍是微小的。
- 數據科學的最終議程是提出問題，而數據分析的目標是找到完美和可操作的數據。
- 數據科學側重於解決問題，而數據分析側重於決策
- 數據科學練習數學、統計學和編程技能。但是，數據分析應用定性和定量技術。
- 數據科學應用於人工智能、機器學習等技術領域，而數據分析應用於電子商務、遊戲和其他領域，以解決與數據相關的問題。
- 數據科學預測未來，而數據分析提供數據的日常分析。
數據科學領域應用於許多行業。數據科學和商業分析的應用並不局限於IT部門。因此，許多人正在尋找最好的在線商業分析課程，以進入最令人興奮的工作崗位。我們都在見證數據科學之手，這是我們從未知道的。
以下是數據科學和商業分析在不同領域的一些應用
1.互聯網搜索
數據科學和商業分析在為互聯網搜索查詢顯示最準確的結果方麵起著至關重要的作用。數據科學是大多數搜索引擎(如b穀歌、必應、opera等)使用的一項不可或缺的技術。
2.語音識別
語音識別是數據科學的應用之一。數據科學和商業分析被用來理解語音筆記並產生準確的結果。Siri、Alexa、b穀歌語音助手等都是運用數據科學來規範語音識別服務的幾個例子。
3.有針對性的廣告
數據科學促進目標廣告。數據科學算法在數字營銷中迅速應用，以識別目標受眾並相應地進行廣告投放。數據科學和商業分析在提高CTR(通過率)方麵發揮著重要作用。這些目標是通過研究用戶過去的行為模式而製定的。
4.建議
數據科學被用來對電子商務網站的產品和服務進行最佳推薦。亞馬遜、Flipkart、Spotify、Netflix等公司都利用數據科學向用戶展示最佳推薦。這增強了用戶的體驗，因為他們遇到了個性化的購物體驗。
在眾多屬性中，以下是數據科學的一些屬性，使其成為最適合工作的技術領域。
1.數據科學和商業分析的需求量很大
數據科學和商業分析是有很大需求的兩個領域。盡管許多行業正在快速適應數據科學和商業分析，但對這些技術的需求也在顯著增加。
2.提供收入最高的職業職位
這些領域提供的工作角色被認為是非常有聲望的。這些工作也被認為是國內外收入最高的工作之一。
3.巨大的範圍
數據科學和商業分析技術並不局限於IT部門。數據科學和商業分析已經被大多數行業所接受，比如醫療保健、遊戲、社交媒體、數字營銷、農業等等。
4.最安全的域名。
即使我們生活在一個每天都有技術升級的世界，數據科學和商業分析也提供了穩定的工作崗位。數據科學和商業分析預計將接管許多現有的工作角色。因此，考慮一份高不可攀、有保障的職業至關重要。數據科學和商業分析無疑是提供最穩定的工作角色的領域。
有很多行業已經在使用數據科學和商業分析，因為它們提供了令人難以置信的好處。適應數據科學和商業分析的行業/領域正在迅速增加。考慮到這一點，對數據科學和商業分析師在線課程的需求日益增加，因為許多人都渴望進入這些工作角色。
業務
數據科學和商業分析被用來得出最好的商業解決方案，解決複雜的商業問題。數據科學和商業分析正在迅速應用於企業，因為它們被觀察到可以提供巨大的好處，例如預測最準確的結果、評估業務決策、製定有效的業務戰略、利用數據等等。
農業
數據科學和商業分析通過為農民提供許多好處來幫助他們，例如天氣預測，分析土壤，害蟲控製，疾病檢測，推薦最佳肥料等等。
遊戲產業
數據科學和商業分析應用於遊戲設計。這些技術能夠幫助設計師設計出能夠保持用戶粘性和熱情的遊戲。數據科學算法研究用戶的移動，並給出一個激烈的競爭，使遊戲更令人興奮。
機器人
數據科學和商業分析被用於設計機器人。數據科學和商業分析的工具和技術被應用於創造最智能的機器人。隨著數據科學在人工智能和機器學習中的應用，它站在了設計許多技術創新的空白中。
除了上述行業外，這些技術還用於許多其他行業，如電子商務、金融部門、教育等。
數據分析課程幫助學生收集、處理、分析和理解數據，以獲得洞察力，幫助他們做出更好的決策。本課程涵蓋了數據分析的各個方麵，如預測建模、統計分析和數據可視化。數據分析課程通常包括以下主題:
數據清理、管理缺失數據和數據轉換方法都是數據探索和預處理的一部分。
概率分布、假設檢驗、描述統計和推理統計的基礎包括統計分析。
以圖形、圖表和其他可視形式表示的數據。
介紹機器學習中的監督和無監督學習方法、模型評估和模型優化。
數據分析課程以各種形式提供，例如在線或麵對麵的課程，兼職或全日製課程，以及短期研討會或更長時間的認證課程。完成課程後，參與者可以將這些技能應用於不同的行業，如市場營銷、金融、醫療保健等。
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