डेटा विज्ञान में गहन मास्टर

सामान्य

कार्यक्रम विवरण

अच्छे निर्णय हमेशा डेटा पर आधारित होते हैं

रीयल-वर्ल्ड डेटासेट्स का लाभ उठाकर और पाइथन-आधारित पाठ्यक्रम के साथ उद्योग विशेषज्ञों से सीखकर डेटा विज्ञान में अपनी विशेषज्ञता का विकास करें। असली व्यावसायिक समस्याओं को हल करने और आज अपने करियर को आगे बढ़ाने के लिए प्रासंगिक टूल और तकनीकों को मास्टर करें।

वास्तविक परिणाम प्राप्त करें

हमारी करियर टीम आपको अपनी ताकत की पहचान करने, अपने लक्ष्यों को परिशोधित करने और 200 से अधिक Nuclio भागीदारों से जुड़ने में आपकी पेशेवर आकांक्षाओं को वास्तविकता में बदलने में मदद करती है।

विशेषज्ञ ज्ञान

विज्ञान, डेटा विश्लेषण, इंजीनियरिंग, गणित और अन्य में विविध पृष्ठभूमि के साथ उच्च प्रदर्शन छात्रों के साथ समस्याओं को हल करें। सार्थक कनेक्शन बनाएं, संभावित नियोक्ताओं से मिलें और आजीवन शिक्षार्थियों के समुदाय में शामिल हों।

पाठ्यक्रम में अवधारणाओं, प्लेटफार्मों और तकनीकों।

  • प्रोग्रामिंग: आर, पायथन
  • डेटा विज़ुअलाइजेशन: ggplot2, seaborn, matplotlib
  • आकस्मिक आंकड़े,
  • संभाव्यता वितरण,
  • रिग्रेशन विश्लेषण
  • वर्गीकरण एल्गोरिदम
  • समूह और सिफारिश।
  • संचार कौशल: वे पहले से सीखे गए सब कुछ को पर्याप्त रूप से समझाने और कल्पना करने के लिए आवश्यक हैं।
  • डेटा प्रयोगशालाएं
  • अंतिम परियोजना

डेटा साइंस की बुनियादी बातों: पायथन और आंकड़े

छात्रों को सीधे पाइथन आधारित पाठ्यक्रम में शामिल किया जाता है जहां हम लगातार विश्लेषण और बेयसियन विधियों सहित सांख्यिकीय विश्लेषण में सर्वोत्तम प्रथाओं को खोजते हैं और सीखते हैं। विभिन्न पृष्ठभूमि से सहकर्मियों के साथ जोड़ों में सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग सर्वोत्तम प्रथाओं और प्रोग्रामिंग का उपयोग करके, छात्र डेटा विज्ञान की मौलिक अवधारणाओं को निपुण करते हैं।

  • परिचय
  • हमारे कार्य उपकरण को स्थापित करना
  • भविष्यवाणी विश्लेषण और मशीन लर्निंग के लिए एक परिचय
  • डेटा सफाई

मशीन लर्निंग और असली केस स्टडीज

दूसरे ब्लॉक में हमने खुद को मशीन सीखने में विसर्जित करना शुरू किया, वर्गीकृत और असंगठित डेटासेट का उपयोग करके वर्गीकरण, प्रतिगमन और समूहकरण की वास्तविक समस्याओं पर काम करना शुरू किया। हम scikit-learn, NumPy और SciPy जैसे पुस्तकालयों की खोज करेंगे, और वास्तविक पुस्तकालयों की वास्तविक समझ में इन पुस्तकालयों की हमारी समझ को एकीकृत करने के लिए वास्तविक केस अध्ययन का उपयोग करेंगे।

  • डेटा हैंडलिंग संचालन
  • भविष्यवाणी मॉडलिंग के आंकड़ों की बुनियादी अवधारणाएं
  • पायथन के साथ रैखिक प्रतिगमन
  • पायथन के साथ लॉजिस्टिक रिग्रेशन
  • क्लस्टरिंग और वर्गीकरण
  • यादृच्छिक पेड़ और जंगल

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

हमारे तीसरे ब्लॉक में, हम डेटा विज्ञान के ज्ञान के हमारे शरीर को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और सिफारिश प्रणाली जोड़ते हैं। हम ओपन सोर्स बड़े डेटा की प्रसंस्करण सीखते हैं, और डेटा के विज़ुअलाइजेशन और ज्ञान की कला को परिपूर्ण करने के साथ ब्लॉक को खत्म करते हैं। इस ब्लॉक के अंत में, छात्रों को वैचारिक ज्ञान में अच्छी तरह से अवगत होना चाहिए और स्वतंत्र परियोजनाओं पर उतरने के लिए तैयार होना चाहिए।

  • वेक्टर समर्थन मशीनें
  • के निकटतम पड़ोसियों
  • सिफारिश प्रणाली
  • मुख्य घटकों का विश्लेषण
  • तंत्रिका नेटवर्क का परिचय और टेंसरफ्लो के साथ गहरी शिक्षा
  • आरपी 2 लाइब्रेरी के साथ आर और पायथन कोड में शामिल हों

कैपस्टोन परियोजना और श्रम बाजार के लिए तैयारी

हमारे विसर्जन कार्यक्रम को पूरा करने के लिए, छात्र एक लागू डेटा विज्ञान परियोजना पर स्वतंत्र रूप से काम करते हैं जो कैपस्टोन परियोजना में उनके हितों या करियर आकांक्षाओं के लिए अद्वितीय है। ये परियोजनाएं तकनीकी कौशल के सेट को प्रतिबिंबित करती हैं जिन्हें छात्रों ने पूरे पाठ्यक्रम में सीखा है और वास्तविक डेटा वैज्ञानिकों के रूप में अपनी योग्यता और योग्यता का प्रदर्शन किया है।

2020 तक, यूरोप में अनुमानित 1 मिलियन नई डिजिटल और तकनीकी नौकरियां।

डेटा विज्ञान की प्रोफाइल कंपनियों की उत्पादकता के लिए सबसे प्रासंगिक होगी, जो प्रतिस्पर्धी पर लाभ प्राप्त करने में सक्षम होने के लिए आवश्यक जानकारी दे रही है।

अंतिम मार्च 2020 अद्यतन.

स्कूल परिचय

Nuclio Digital School te ofrece una formación transversal que te permite ir desde un nivel Principiante hasta un nivel Experto.

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