Entwickeln Sie Ihre Fähigkeiten als Informatiker in Data Science und Data Mining" 

In diesem universitätskurs werden die theoretischen Grundlagen analysiert, die Computeringenieuren helfen, fortgeschrittene Kenntnisse über die verschiedenen bestehenden Datenaufbereitungstechniken zur Datenbereinigung, -normalisierung und -transformation zu entwickeln. Darüber hinaus werden die Instrumente vorgestellt werden, die erforderlich sind, um verschiedene Methoden auf Fehler zu untersuchen, die in der Arbeitsumgebung Probleme verursachen können.

Das gesamte Programm besteht aus einer Reihe von Fallstudien, die den Lernprozess von Studenten unterstützen, die ihre Karriere vorantreiben und sich selbst herausfordern wollen, um Spitzenleistungen zu erzielen.

All dies wird dank eines 100%igen Online-Programms, das sich an die täglichen Bedürfnisse der Studenten anpasst, greifbar. Es ist nur ein Gerät mit Internetanschluss erforderlich, um mit der Arbeit für ein komplettes berufliches Profil mit internationaler Ausstrahlung zu beginnen. 

Bewerten Sie die verschiedenen vorgestellten Methoden und ermitteln Sie die Vor- und Nachteile" 

Dieser universitätskurs in Verarbeitung und Transformation in Data Mining enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die herausragendsten Merkmale der Spezialisierung 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
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt 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 

Entwickeln Sie die für die Identifizierung, Aufbereitung und Umwandlung von Daten erforderlichen Fähigkeiten" 

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 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. Dies wird mit Hilfe eines innovativen Systems interaktiver Videos geschehen, die von renommierten Experten mit umfassender Erfahrung in Verarbeitung und Transformation in Data Mining erstellt wurden.

Konkretisieren Sie wirksame und effiziente Verfahren zur Datenverarbeitung je nach Art der Problemstellung"

Krempeln Sie Ihre Karriere um und beginnen Sie mit der Entwicklung von Verbesserungsstrategien in einem Unternehmen"

Das in diesem Programm vermittelte Wissen wird Computeringenieuren dabei helfen, die Analyse vor der Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens anzugehen, um den größtmöglichen Nutzen aus den Daten zu ziehen. So werden sie in der Lage sein, Fachwissen auf der Grundlage statistischer Analysen zu generieren. Zu diesem Zweck hat TECH die folgenden allgemeinen und spezifischen Ziele festgelegt.

Demonstrieren Sie Ihre Fähigkeit, Datenvisualisierungen für beschreibende Analysen zu interpretieren" 

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

• 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 

Untersuchen Sie die Probleme in Ihrem Umfeld und finden Sie praktikable Lösungen, indem Sie Daten als Grundlage für Ihre Vorschläge verwenden"