Analysieren Sie die am besten geeigneten Techniken für jeden Datensatz und prüfen Sie die erzielten Ergebnisse”

Dieser Universitätsexperte wurde mit der Absicht entwickelt, Computeringenieuren alle Kenntnisse zu vermitteln, die sie zur Analyse von Unternehmensdaten benötigen. Dies ist von grundlegender Bedeutung für das Profil jeder Fachkraft, die in diesem Bereich tätig ist, da die Menge der Informationen jedes Jahr zunimmt und ihre Analyse und Interpretation schwieriger wird.  

Daher ist es notwendig, Fachwissen zu vermitteln, das die korrekte Verwaltung von Daten ermöglicht, wobei stets die Typologie und der Lebenszyklus der Daten sowie der praktische Ansatz mit Hilfe der verfügbaren Ressourcen berücksichtigt werden müssen. In der Data Science sind statistische Kenntnisse unverzichtbar, daher ist dieses Modul ein wichtiger Bestandteil des Studiums. 

Am Ende des Programms wird der Informatiker eine kritische Haltung gegenüber den angewandten Strategien entwickeln und in der Lage sein, in jedem Fall die am besten geeignete Lösung zu erkennen und die mit den verschiedenen Metriken erzielten Ergebnisse begründet zu erklären. 

All dies wird durch ein 100%iges Online-Programm ergänzt, das es dem Studenten ermöglicht, bequem zu studieren, wo und wann er will. Alles, was er braucht, ist ein Gerät mit Internetzugang, um seine Karriere einen Schritt weiterzubringen. Eine zeitgemäße Modalität mit allen Garantien, um den Ingenieur in einem sehr gefragten Sektor zu positionieren. 

Stellen Sie Hypothesen auf, um praktische Fälle zu lösen, und validieren Sie diese anhand von Metriken auf kritische und begründete Weise” 

Dieser Universitätsexperte in Explorative Datenanalyse 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 

Analysieren Sie die verschiedenen Software-Tools für die grafische und Explorative Datenanalysese mit einem Programm, das zu 100% online entwickelt wird” 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten 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 Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen wird, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt werden, das von renommierten Experten entwickelt wurde. 

Erzeugen Sie relevante, effektive Informationen für die Entscheidungsfindung und entwickeln Sie kritisches Denken"

Entwickeln Sie die Fähigkeit, praktische Fälle mit Hilfe von Data Science-Techniken zu lösen"

Für die korrekte Fortbildung von Computeringenieuren in ihrem Arbeitsumfeld wurde eine Reihe allgemeiner und spezifischer Ziele entwickelt, die das Studium während dieses Universitätsexperten leiten sollen. Dies wird ihr Wissen und ihre Entwicklung im Verständnis der grundlegenden Aspekte der Analyse der verschiedenen Werkzeuge der grafischen und explorativen Datenanalysesoftware verstärken. 

Entwickeln Sie die theoretische Grundlage für die am besten geeigneten grafischen Darstellungen für die Anwendung von Data Science-Techniken” 

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. Datenverwaltung, Datenbearbeitung und Informationen für die Datenwissenschaft

• Durchführen einer Datenanalyse 
• Vereinheitlichen unterschiedlicher Daten: Konsistenz der Informationen erreichen 
• Bereitstellen relevanter, effektiver Informationen für die Entscheidungsfindung 
• Bestimmen der besten Praktiken für die Datenverwaltung je nach Typologie und Verwendungszweck 
• Festlegen von Richtlinien für den Datenzugriff und die Wiederverwendung 
• Gewährleisten von Sicherheit und Verfügbarkeit: Verfügbarkeit, Integrität und Vertraulichkeit von Informationen 
• Untersuchen von Tools zur Datenverwaltung mit Hilfe von Programmiersprachen

Modul 2. Grafisches Darstellen für die Datenanalyse 

• Aufbauen von Fachwissen über Datendarstellung und -analyse 
• Untersuchen der verschiedenen Arten von gruppierten Daten 
• Ermitteln der am häufigsten verwendeten grafischen Darstellungen in verschiedenen Bereichen 
• Bestimmen der Gestaltungsprinzipien bei der Datenvisualisierung 
• Einführen in die grafische Erzählung als Werkzeug 
• Analysieren der verschiedenen Softwaretools für die grafische Darstellung und die explorative Datenanalyse 

Modul 3. Tools von Data Science

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Umwandlung von Daten in Informationen, aus denen Wissen gewonnen werden kann 
• Bestimmen der Hauptmerkmale eines Dataset, 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 

Analysieren Sie die am besten geeigneten Techniken für jeden Satz und prüfen Sie die erzielten Ergebnisse”