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是由來自德克薩斯大學奧斯汀分校的教師，偉大的學習和其他實踐數據科學家和分析專家。beplay2018官网頂點項目由德克薩斯大學奧斯汀學院批準。

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名學習者的小組中提供個性化指導學習
• 深入介紹與行業相關的主題，並提供實際應用程序和案例研究
• 提供實際接觸工具，如Python, Tableau和高級Excel。還提供了數據集
• 每個模塊最後的體驗式學習項目使考生能夠將所學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的專業人士可以方便地調整學習節奏，消除疑慮，而不必辭職或到處旅行

該課程的主要目標是幫助你為該領域的職業生涯做準備。認識到獲得信譽、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課程，幫助你在這四個方麵都脫穎而出。

• 德克薩斯大學奧斯汀分校頒發的證書將為您在全球行業提供信譽和認可。
• 一流的錄製內容來自德克薩斯大學奧斯汀分校的教師和實踐培訓，為您提供成功所需的知識。
• 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準備好的投資組合。
• 與已有的從業者和其他有抱負的數據科學專業人員進行交互，可以幫助您建立自己的網絡。

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簡介審核、麵試準備等。

是的。該項目使用由學術界和工業界教師提供的錄音內容，以及由講師指導的在線微課程，在10-15名學習者中進行。所有評估也將在網上進行。

• 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6位。

不，PGP-DSBA是由McCombs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。你將在每個評估中獲得分數以測試你的理解能力，並在每個模塊中獲得分數以確定你獲得證書的資格。

在成功完成該課程後，即在完成所有符合證書資格的模塊後，您將獲得德克薩斯大學奧斯汀分校麥庫姆斯商學院的證書。

每周包括大約2-3小時的錄音授課和每周末額外的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。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，這相當於每周投入8-10小時的時間。

PGP-DSBA主要是計劃在職業生涯中過渡到分析角色的專業人士。我們也有畢業最後一年的學生受益於該項目。畢業於定量學科，如工程、數學、科學、統計學、經濟學等，將有助於學員從PGP-DSBA項目中獲得最大的收益。

請注意，提交入學費用並不構成注冊，並將適用以下取消罰款。如果您無法參加您的課程，請查看我們的退出和退款政策如下。

• 在課程開始前4周以上收到的退學申請，須繳付相當於入學費用25%的取消費
• 在課程開始前不到4周但超過2周收到的退學申請，須繳付相當於入學費用50%的取消費
• 在課程開始前不到兩周收到的退學申請，須繳付相當於入學費用100%的取消費
• 課程開始後，所有費用概不退還

必須以書麵形式向項目辦公室提出取消申請。

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。隨著時間的推移，對數據科學家的需求呈指數級增長。這一需求正在迅速增長，預計未來還將進一步增長。因此，許多專業人士正在尋求向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，在最近獲得了極大的普及。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，為了建立一個穩定的職業生涯，學習數據科學和商業分析課程已經成為一個可靠的選擇。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崗位之一。因此，選擇最好的數據科學和商業分析證書課程，以適應21世紀的最佳工作角色。

這個領域提供的工作崗位非常吸引人。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職位。因此，許多人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有助於你進入上述工作崗位之一。

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產生奇跡。因此，許多人都希望攻讀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，並對收集的數據進行評估，以實現業務目標。
• 數據科學專注於解決問題，而商業分析專注於決策。
• 數據科學家努力尋找驅動這些趨勢的原因，業務分析師致力於發現數據的趨勢
• 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。
• 數據科學實現算法和統計，從數據中獲得見解，商業分析采用結構化數據的統計分析。
• 數據科學的最終目的是提出問題並理解所分析的收集數據，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，也是經常被稱為一個的領域。然而，這兩個術語之間存在著很大的區別。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。

下麵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綜合應用，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的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，而數據分析則用於對數據進行排序，以滿足組織的需求。
• 數據科學具有宏觀層麵的範圍。然而，數據分析的範圍是微觀的。
• 數據科學的最終目的是提出問題，而數據分析的目的是找到完美的和可操作的數據。
• 數據科學專注於解決問題，而數據分析專注於決策
• 數據科學鍛煉數學、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，許多人都在網上尋找最好的商業分析課程，以進入最令人興奮的工作崗位。我們都在見證著我們從未知曉的數據科學之手。

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)使用的集成技術。

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注釋並產生準確的結果。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快速應用，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(通話率)方麵起著重要作用。這些目標是通過研究用戶過去的行為模式來確定的。

4.建議

利用數據科學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。這增強了用戶體驗，因為他們遇到了個性化的購物體驗。

以下是數據科學的一些屬性，使其成為最好的技術領域。

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有很大需求的領域。盡管許多行業都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上升。

2.提供收入最高的職業職位

這些領域提供的工作職位被認為是非常有聲望的。這些職位也被觀察到是全國和國外收入最高的職位之一。

3.一個巨大的範圍

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

4.最安全的域。

即使我們生活在一個每天都在進行技術升級的世界，數據科學和商業分析仍然提供了穩定的工作崗位。數據科學和商業分析預計將取代許多現有的工作角色。因此，考慮一份高不可攀、穩固的職業是至關重要的。數據科學和商業分析肯定是提供最安全的工作職位的領域。

有很多行業已經在使用數據科學和商業分析，因為它們提供了難以置信的好處。采用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，對數據科學和業務分析師在線課程的需求日益增長，因為許多人渴望進入這些工作崗位。

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應用於商業，因為它們被觀察到具有巨大的好處，如預測最準確的結果、評估業務決策、製定有效的業務策略、利用數據等。

農業

數據科學和商業分析正在幫助農民，為他們提供許多好處，如天氣預測、土壤分析、病蟲害控製、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建最智能的機器人。由於數據科學被用於人工智能和機器學習，它處於設計許多技術創新的差距。

除了上述行業外，這些技術還應用於許多其他行業，如電子商務、金融部門、教育等。