Führen Sie die wichtigsten Phasen eines Data Science-Prozesses durch: die Grafische Darstellung für die Explorative Analyse" 

In diesem Kurs werden die theoretischen Grundlagen analysiert werden, die Computeringenieuren helfen, die am besten geeigneten grafischen Darstellungen zu erstellen, wenn sie Data Science als Analysetechnik verwenden. Daher wird besonderer Wert auf die korrekte Darstellung und Interpretation von Daten gelegt, um Fehler der Vergangenheit oder ineffiziente Taktiken zu erkennen und die Zukunft zu antizipieren. 

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. So werden Beispiele für neue Technologien zur Datenvisualisierung, wie intelligente Systeme oder Systeme zur Virtualisierung der Realität, zur Verfügung stehen.  

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.

Legen Sie die am häufigsten verwendeten grafischen Darstellungen in verschiedenen Bereichen fest" 

Dieser universitätskurs in Vorhersagbarkeit und Analyse von Stochastischen Phänomenen in 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  

Mit dem Online-Modus werden Sie das Programm an Ihre Bedürfnisse anpassen können. Wählen Sie die beste Zeit, um einen universitätskurs zu besuchen und Ihre Kenntnisse in diesem Bereich zu vertiefen" 

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 geschieht mit Hilfe eines innovativen Systems interaktiver Videos, die von anerkannten Experten mit umfassender Erfahrung in der Weiterbildung von Fachkräften erstellt wurden.

Mit diesem Programm werden Sie in der Lage sein, die Formulierung und die grundlegenden Eigenschaften von univariaten Zeitreihenmodellen zu entwickeln"

Es enthält eine Reihe von Fallstudien zum gründlichen Verständnis von univariaten Modellen"

Die in diesem Programm vermittelten Kenntnisse helfen Informatikern, Spezialwissen über Zeitreihenmodelle zu generieren, was die Analyse stochastischer Phänomene erleichtert, die sich im Laufe der Zeit entwickeln und die Arbeit eines Unternehmens behindern. Zu diesem Zweck hat TECHdie folgenden allgemeinen und spezifischen Ziele festgelegt.

Wenden Sie dynamische Regressionsmodelle an und wenden Sie die Methodik zur Erstellung solcher Modelle anhand von beobachteten Reihen an" 

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

• Analysieren von Zeitreihen 
• Entwickeln der Formulierung und der grundlegenden Eigenschaften von univariaten Zeitreihenmodellen 
• Untersuchen der Methodik der Modellierung und Vorhersage von Echtzeitreihen 
• Bestimmen von univariaten Modellen einschließlich Ausreißern 
• Anwenden dynamischer Regressionsmodelle und der Methodik zur Erstellung solcher Modelle aus beobachteten Reihen 
• Spektralanalysieren von univariaten Zeitreihen sowie die Grundlagen der periodogrammbasierten Inferenz und deren Interpretation 
• Schätzen der Wahrscheinlichkeit und des Trends einer Zeitreihe für einen bestimmten Zeithorizont 
• Estimar la probabilidad y la tendencia de una serie temporal para un horizonte temporal establecido 

Univariate Modelle werden Ihnen helfen, ein einfaches Modell für die Datenanalyse zu erstellen"