Entwickeln Sie die Fähigkeit, Daten in Informationen umzuwandeln, aus denen Wissen gewonnen werden kann, und wenden Sie es in Ihrer Abteilung kritisch an"

Dieser Universitätsexperte zielt darauf ab, Computeringenieuren das nötige Wissen zu vermitteln, um die Techniken, Algorithmen und Werkzeuge für Data Science und ihre Anwendung zur Lösung eines praktischen Falls zu erlernen. Auf diese Weise werden sie in der Lage sein, die Daten zu analysieren, die Baugruppen zu visualisieren und Schlussfolgerungen über die vor der Modellierung erforderliche Verarbeitung und deren Einfluss auf die Ergebnisse zu ziehen.

Im weiteren Verlauf des Programms wird besonderer Wert darauf gelegt, den größtmöglichen Nutzen aus den Daten zu ziehen, um Fachkenntnisse in Statistik und Inferenzverfahren zu erwerben. Auf diese Weise werden die künftigen Studenten in der Lage sein, modernste Datenbereinigungstechniken, Transformation, Dimensionalitätsreduktion, Merkmals- und Instanzenauswahl zu verstehen und zu untersuchen.

Ergänzt wird dies durch ein Modul, das die Kenntnisse über die verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens und die dabei verwendeten Algorithmen, je nach Art des zu implementierenden Minings, fördern soll. Das Interessante an diesem Programm und Studienplan ist seine Fähigkeit, die Theorie der neuronalen Netze und ihre Entwicklung im Laufe der Geschichte auf didaktische und praktische Weise darzustellen.

All dies wird durch ein 100%iges Online-Programm unterstützt, das es den Studenten ermöglicht, das Programm bequem zu absolvieren, wo und wann immer sie wollen. Alles, was sie brauchen, ist ein Gerät mit Internetzugang, um ihrer Karriere einen Schritt weiterzubringen. Eine zeitgemäße Modalität mit allen Garantien, die den Ingenieur in einem sehr gefragten Sektor positionieren wird. 

Konkretisieren Sie effektive und effiziente Verfahren für die Datenverarbeitung je nach Art der Problemstellung" 

Dieser Universitätsexperte in Techniken, Algorithmen und Werkzeuge für Data Science enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von technischen Experten im Bereich der Datenanalyse vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln 
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Bestimmen Sie die Hauptmerkmale eines Datensatzes, seine Struktur, seine Komponenten und die Auswirkungen seiner Verteilung bei der Modellierung" 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf das Training in realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen wird, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des akademischen Programms auftreten. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt werden, das von renommierten Experten entwickelt wurde. 

Demonstrieren Sie Ihre Fähigkeit, Datenvisualisierungen für deskriptive Analysen zu interpretieren, mit einem Programm, das Fallstudien für didaktisches Lernen präsentiert"

Untersuchen Sie Metriken und Scores, um die Qualität von Modellen zu bestimmen, und werden Sie zu einem kritisch denkenden Computeringenieur"

Die vorbereitende Analyse zur Anwendung der Techniken, um aus den Daten einen Nutzen zu ziehen, erfordert einen Spezialisten, der in allen wichtigen Aspekten des Fachgebiets qualifiziert ist. Daher wurde ein Programm erstellt, mit dessen Hilfe die wichtigsten Auswahl-, Vorverarbeitungs- und Transformationstechniken vor einem Data Mining-Prozess untersucht werden können. Außerdem werden die künftigen Studenten in die Lage versetzt werden, praktische Fälle mit den Techniken dieser Wissenschaft zu lösen.

Verbessern Sie Ihre Problemlösungskompetenz, indem Sie Situationen analytisch bewerten"

Allgemeine Ziele

• Untersuchen der Vorteile der Anwendung von Datenanalysetechniken in jeder Abteilung des Unternehmens
• Entwickeln der Grundlage für das Verständnis der Bedürfnisse und Anwendungen der einzelnen Abteilungen
• Generieren von Fachwissen, um das richtige Werkzeug auszuwählen
• Vorschlagen von Techniken und Zielen, um je nach Abteilung so produktiv wie möglich zu sein

Spezifische Ziele

Modul 1. Tools der Datenwissenschaft

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Umwandlung von Daten in Informationen, aus denen Wissen gewonnen werden kann
• Bestimmen der Hauptmerkmale eines Datasets, seiner Struktur, seiner Komponenten und der Auswirkungen seiner Verteilung auf die Modellierung
• Unterstützen der Entscheidungsfindung durch eine vollständige vorherige Analyse der Daten
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Lösung von Fallstudien mit Hilfe von Techniken der Datenwissenschaft
• Festlegen der am besten geeigneten allgemeinen Tools und Methoden für die Modellierung jedes Datasets auf der Grundlage der durchgeführten Vorverarbeitungen
• Analytisches Auswerten von Ergebnissen und Verstehen der Auswirkungen der gewählten Strategie auf die verschiedenen Metriken
• Demonstrieren der Kritikfähigkeit an den Ergebnissen, die nach Anwendung von Vorverarbeitungs- oder Modellierungsmethoden erzielt wurden

Modul 2. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

• Generieren von Fachwissen über die vorherige Statistik für die Datenanalyse und -auswertung
• Entwickeln der notwendigen Fähigkeiten zur Identifizierung, Vorbereitung und Umwandlung von Daten
• Bewerten der verschiedenen vorgestellten Methoden und Identifizieren der Vor- und Nachteile
• Untersuchen von Problemen in hochdimensionalen Datenumgebungen
• Entwickeln der Implementierung der Algorithmen für die Datenvorverarbeitung
• Demonstrieren der Fähigkeit, Datenvisualisierungen für die deskriptive Analyse zu interpretieren
• Entwickeln fortgeschrittener Kenntnisse über die verschiedenen vorhandenen Datenaufbereitungstechniken zur Datenbereinigung, Normalisierung und Datentransformation

Modul 3. Design und Entwicklung von intelligenten Systemen

• Analysieren des Übergangs von Informationen zu Wissen
• Entwickeln der verschiedenen Arten von Techniken des maschinellen Lernens
• Untersuchen von Metriken und Scores zur Quantifizierung der Qualität von Modellen
• Implementieren der verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen
• Identifizieren Probabilistischer Argumentationsmodelle
• Legen der Grundlagen des Deep Learning
• Demonstrieren der erworbenen Fähigkeiten, um die verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen 

Demonstrieren Sie Ihre Fähigkeit, die nach der Anwendung von Vorverarbeitungs- oder Modellierungsmethoden erzielten Ergebnisse kritisch zu bewerten"