执行数据科学流程的主要阶段：探索性分析的图形表示” 

本课程将分析理论基础，帮助计算机工程师在使用 数据科学 作为分析技术时做出最合适的图形表示。因此，要特别强调数据的正确表述和解释方法，以发现过去的错误或低效策略，从而预测未来。 

整个课程由一系列案例研究组成，这些案例研究将为那些寻求进一步发展职业生涯和挑战自我、追求卓越的学生提供学习支持。因此，将提供数据可视化新技术的实例，如智能系统或现实虚拟化系统。  

这个100%的在线课程，可适应了学生的日常需要，只需要有一个有互联网连接的设备，就可以学习，以获得一个完整、具有国际影响力的专业形象。

在不同领域建立最常用的图形表示” 

这个数据科学中随机现象的可预测性与分析大学课程包含了市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由工程专家介绍的案例研究的发展侧重于数据分析
• 该书的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息  
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习  
• 其特别强调创新方法   
• 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和个人反思性论文  
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容  

通过在线模式，你可以根据自己的情况调整课程。选择最佳时间观看课程，并在感兴趣的领域继续接受培训” 

该课程的教学人员包括来自该行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。   

多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。   

该课程的设计重点是基于问题的学习，通过这种方式，专业人员必须尝试解决整个课程中出现的不同专业实践情况。这将在一个创新的互动视频系统的帮助下完成，该系统由在治疗性个人训练方面有丰富经验的著名专家制作。

通过本课程的学习，你将掌握单变量时间序列模型的制定和基本特性"

其中包括一系列案例研究，以帮助读者全面了解单变量模型"

该课程所提供的知识将帮助计算机工程师生成有关时间序列模型的专业知识，从而更容易分析随时间发展并阻碍公司工作的随机现象。为此，TECH研究所制定了以下总体目标和具体:  

应用动态回归模型并应用从观察到的序列构建所述模型的方法” 

总体目标

• 分析在公司各个部门应用数据分析技术的好处  
• 开发了解每个部门的需求和应用的基础  
• 学习专业知识以选择正确的工具 
• 根据部门提出尽可能高效的技术和目标

具体目标

• 分析时间序列 
• 开发单变量时间序列模型的公式和基本性质 
• 检查实时序列的建模和预测方法 
• 确定包括异常值的单变量模型 
• 应用动态回归模型并应用从观察到的序列构建所述模型的方法 
• 解决单变量时间序列的频谱分析，以及与周期图的推断相关的基本方面及解释 
• 估计给定时间范围内时间序列的概率和趋势  

单变量模型将帮助你建立一个简单的数据分析模型”