用數據科學在你的職業生涯中保持領先

PGP-DSBA課程是與UT Austin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組成。beplay2018官网該項目由UT Austin Faculty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的結業證書。

• 個性化的指導學習小組，最多15名學習者
• 深入介紹行業相關主題，具有實際應用和案例研究
• 提供Python、Tableau和高級Excel等工具的實踐。還提供了數據集
• 每個模塊結束時的體驗式學習項目使考生能夠將他們的學習應用到現實世界的商業問題中
• 與行業專家和導師的交互式現場會議提供當前的行業知識和見解
• 在線授課模式使得在職專業人士無需辭職或去任何地方旅行，就能加快學習進度，消除疑慮

該計劃的主要目標是幫助您準備在該領域的職業生涯。了解獲得信譽、知識和大量工作對你找到工作的重要性，我們逆向設計了一個程序，幫助你在這四個方麵脫穎而出。

• UT Austin的證書是為了給你在全球行業的信譽和認可。
• 最好的課堂記錄內容，從UT奧斯汀教師和實際操作的培訓，使您的知識，以成功。
• 您完成的項目添加到您的工作體，以準備一個行業準備的投資組合在計劃結束。
• 與已有的從業人員和其他有抱負的數據科學專業人員進行互動可以幫助您建立您的網絡。

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，如簡曆審核、LinkedIn個人資料審核、麵試準備等。

是的。該項目使用由學術和行業教員提供的錄製內容，以及由10-15名學習者組成的在線微課堂直播。所有的評估也將在網上進行。

• Python
• 表

根據QS商業分析排名，德克薩斯大學奧斯汀分校的麥庫姆斯商學院在2021年的世界排名中排名第6。

不，PGP-DSBA是McCombs商學院與Great Learning合作提供的在線職業證書課程。beplay2018官网由於它不是由大學提供的學位/全日製課程，因此，學校沒有該課程的成績單或成績單。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。

成功完成課程後，即按照證書的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。

每周包括大約2-3小時的錄製講座和額外的2小時指導學習課程，包括實際應用和解決問題。該項目還包括每周大約一個小時的練習或評估。另外，根據你的背景，你應該每周花2 - 4個小時在自學和練習上。所以，這相當於每周承諾8-10小時的時間。

PGP-DSBA主要是工作專業人士追求的職業生涯轉型到分析的角色。我們也有即將畢業的學生受益於這個項目。如工程、數學、科學、統計、經濟學等量化學科的畢業，將有助於學員從PGP-DSBA項目中獲得最大的收獲。

請注意，提交入學費用不構成注冊項目，將適用以下取消處罰。如果您無法參加您的課程，請查看我們以下的退費和退款政策。

• 如於開班前4周以上接獲退學申請，須繳付相當於入場費25%的取消費
• 在開始前不到4周但超過2周的退學申請，須繳付相當於入場費50%的取消費用
• 如於開班前不到兩星期接獲退學申請，須繳付相當於入場費用100%的取消費用
• 在隊列開始後，恕不退款

取消申請必須以書麵形式向項目辦公室提出。

數據已經變得非常有影響力。數據是未來。數據科學領域已經被觀察到為它正在應用的大多數行業創造了奇跡。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。隨著時間的流逝，對數據科學家的需求和需求呈指數級增長。這一需求正在快速增長，預計未來還將進一步增長。因此，許多專業人士正在尋求職業轉型到數據科學領域。

商業分析是另一個令人興奮的技術領域，它在最近獲得了極大的流行。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接管大部分現有的工作角色。因此，選擇數據科學和商業分析課程成為一個可靠的選擇，以建立一個穩定的職業生涯。數據科學的應用正在提供最準確和可靠的結果。數據科學和商業分析也被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他們的領域擴展到其他幾個領域，並建立新的動態。

這些領域還提供了全球薪酬最高的職位之一。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很吸引人。許多年輕人和現有的職業專業人士都渴望進入數據科學家和業務分析師等工作崗位。因此，許多人渴望學習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的工作崗位。

許多人認為數據科學和商業分析是一樣的。許多人也可以互換使用這些術語。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，許多人都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，而商業分析則處理收集的數據，並評估收集的數據，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製定。
• 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。
• 數據科學通過算法和統計從數據中獲得洞見，而商業分析利用結構化數據的統計分析。
• 數據科學的終極目標是提出問題並理解分析收集的數據，而業務分析則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師課程，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，它激發了許多人學習數據分析課程的興趣。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著許多差異。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的區別。

• 數據科學是幾種機器學習技術和概念的整合應用，從原始數據中提取有意義的見解。數據分析是指對收集到的信息模式進行分析和分類，從而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的需要。
• 數據科學具有宏觀範圍。然而，數據分析的範圍是微觀的。
• 數據科學的終極目標是提出問題，而數據分析的目標是找到完美的、可操作的數據。
• 數據科學專注於解決問題，而數據分析專注於決策
• 數據科學練習數學、統計和編程技能。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，而數據分析則應用於電子商務、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，而數據分析提供每天的數據分析。

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，許多人都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，這是我們從未知曉的。

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(如穀歌、bing、opera等)所使用的集成技術。

2.語音識別

數據科學的應用之一是語音識別。數據科學和商業分析被用來理解語音提示和產生準確的結果。Siri、Alexa、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。數據科學算法被迅速應用於數字營銷，以識別目標受眾並相應地進行廣告宣傳。數據科學和商業分析在提高CTR(通話通過率)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來製定的。

4.建議

利用Data Science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。

在眾多的技術領域中，以下是數據科學的一些屬性，使其成為最好的工作領域。

1.數據科學和商業分析的需求很高

數據科學和商業分析是兩個需求量很大的領域。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仍有顯著增長。

2.提供薪水最高的職業職位

這些領域提供的工作崗位被認為是非常有聲望的。據觀察，這些工作崗位也是國內外收入最高的崗位之一。

3.一個巨大的範圍

數據科學和商業分析是不局限於IT領域的技術。數據科學和商業分析已經被醫療保健、遊戲、社交媒體、數字營銷、農業等大多數行業所接受。

4.最安全的域。

即使我們生活在一個每天都在發生技術升級的世界，數據科學和商業分析提供了穩定的工作角色。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，至關重要的是，要考慮一個站得高，有保障的職業。數據科學和商業分析無疑是提供最穩定工作角色的領域。

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，因為許多人渴望進入這些工作角色。

業務

數據科學和商業分析被用來獲得最佳的商業解決方案和解決複雜的商業問題。數據科學和商業分析正在迅速地應用於商業中，因為它們被觀察到可以提供巨大的好處，比如預測最準確的結果、評估商業決策、製定有效的商業策略、利用數據等等。

農業

數據科學和商業分析公司正在幫助農民，為他們提供許多好處，如天氣預測、土壤分析、蟲害控製、疾病檢測、推薦最佳肥料等。

遊戲產業

數據科學和商業分析被應用於遊戲設計中。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，並提供一個激烈的競爭，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用於創造最智能的機器人。由於數據科學被用於人工智能和機器學習，它在設計許多技術創新方麵處於劣勢。

除了上述行業，這些技術還被用於許多其他行業，如電子商務、金融部門、教育等。