University of California, Irvine - Division of Continuing Education

Online certificaat in gegevenswetenschap

Overzicht

De vraag naar dataprofessionals is de afgelopen jaren enorm toegenomen. Data Science wordt voortdurend gerangschikt als een van de meest gevraagde beroepen en de behoefte aan bekwame professionals om inzichten uit data te beheren en te benutten, is duidelijker dan ooit tevoren. Het curriculum dat in dit Data Science-certificaatprogramma wordt gegeven, is ontworpen om te voldoen aan de groeiende behoeften van dataprofessionals op alle niveaus.

Dit programma omvat een breed scala aan onderwerpen in datawetenschap, waaronder datagestuurde ontdekking en voorspelling, data-engineering op schaal (inspecteren, opschonen, transformeren en modelleren van data), gestructureerde en ongestructureerde data, computationele statistieken, patroonherkenning, datamining, data visualisatie, databases, SQL, Python en machine learning.

Wie moet zich inschrijven

Dit programma is bedoeld voor professionals in verschillende industrieën en functies die hun organisatie willen helpen bij het begrijpen en benutten van de enorme hoeveelheden uiteenlopende gegevens die ze verzamelen. Anderen die baat zouden hebben bij dit programma zijn onder meer data-ingenieurs, data-analisten, computerwetenschappers, bedrijfsanalisten, databasebeheerders, onderzoekers en statistici.

Career Insight

Beroepsoverzicht voor softwareontwikkelaars, applicaties in de Verenigde Staten.

• Vacatures: 33.286 (2019)
• Verwachte groei: 18,7% (2019-2029)
• Jaarsalaris: $ 118k (mediaan salaris)

Programma voordelen

• Leer van branche-experts hoe u een combinatie van wetenschap, kunst en zakelijke technieken kunt gebruiken om nieuwe inzichten en concurrentie-intelligentie te leveren
• Beschrijf de fasen van de levenscyclus van analyses
• Gebruik een verscheidenheid aan statistische en computerwetenschappelijke hulpmiddelen en technieken om gegevens te analyseren
• Beschrijf en gebruik de typische tools en technologieën die nodig zijn om grote (grote) datasets te modelleren en analyseren
• Verklaar het gebruik van typische hulpmiddelen om data te onderzoeken (R, STATISTICA, Hadoop, etc.)
• Gebruik een nieuwsgierige 'hacker'-mentaliteit om nieuwe betekenis te ontlenen aan bestaande gegevens
• Effectief databases ontwerpen, modelleren en beheren
• Beschrijf en gebruik ongestructureerde en gestructureerde gegevenssets met behulp van tekstanalysehulpmiddelen.
• Definieer vereisten, ontwikkel een architectuur en implementeer een datawarehouse-plan

Benodigde cursussen

• Grondbeginselen van datawetenschap
• Data Engineering
• Big Data-analyse
• Geavanceerde visualisatie
• Inleiding tot machine learning en AI

Keuzevakken

• R Basics
• R Programmeren
• Essentiële cloudcomputing
• Python voor gegevensanalyse
• Gegevensvoorbereiding, modellering en visualisatie met Python
• Gegevensintegratie, modellering en ETL