Lernen Sie von den Besten die wesentlichen Techniken der Datenanalyse, um Ihrem Unternehmen die Möglichkeiten dieser Art von Arbeit zu erschließen"

Dieser Universitätsexperte wird dem Studenten einen vollständigen Überblick über die neuesten Technologien geben, die in den Bereichen Data Science und Künstliche Intelligenz eingesetzt werden. Eine umfassende Zusammenstellung von Entwicklungen, Neuigkeiten und Arbeitsmitteln, die Sie durch den intensivsten Bildungsweg führen, um Sie auf das aktuelle Spitzenprofil vorzubereiten.

In diesem Programm wird ihm vermittelt, was er für die Analyse von Daten wissen muss, wobei die verschiedenen vorhandenen Techniken erläutert werden. Darüber hinaus wird TECH die Erfassung der Informationen und deren angemessene Speicherung in jedem einzelnen Fall zeigen.

Lernen Sie von den Besten mit dem innovativsten Bildungssystem und mit der Sicherheit und Solvenz der besten Online-Universität. 

Eine vollständige Aktualisierung, die Ihnen die Arbeitsfähigkeiten eines Spezialisten auf diesem Gebiet vermitteln wird"

Dieser Universitätsexperte in Techniken zur Datenanalyse enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten präsentiert werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln
• Er enthält praktische Übungen in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann um das Lernen zu verbessern
• Ihr besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Alle notwendigen Aspekte, um an der Datenanalyse beteiligt zu sein, in einer qualitativ hochwertigen Spezialisierung"

Zu den Lehrkräften 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 den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, ermöglichen den Fachleuten ein situiertes und kontextbezogenes Lernen, d. h. eine simulierte Umgebung, die ein immersives Lernprogramm für die Fortbildung in realen Situationen bietet. 

Das Konzept dieses Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Dabei wird die Fachkraft von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von anerkannten und erfahrenen Experten entwickelt wurde.

Diese Spezialisierung verfügt über das beste didaktische Material, das online verfügbar ist oder heruntergeladen werden kann, um Ihnen das Aufwands- und Studienmanagement zu erleichtern"

Ein sehr komplettes Programm, das mit dem Ziel erstellt wurde, unsere Studenten auf das höchste Kompetenzniveau zu bringen"

Die Ziele dieses Universitätsexperte wurden auf der Grundlage realistischer und notwendiger Ziele für die Fachkraft in diesem Sektor festgelegt. Nach und nach wird der Student in der Lage sein, sein Lernen und seine Fortschritte bei der Beherrschung der Inhalte zu überprüfen, so dass er am Ende des Kurses einen vollständigen Prozess der beruflichen Entwicklung abgeschlossen hat.

Realistische, erreichbare und hochwirksame Ziele für Ihre berufliche Weiterbildung”

Allgemeine Ziele

• Analyse der erzeugten Daten und Ziehen von Schlussfolgerungen mit Hilfe von statistischen Werkzeugen, um die jeweils am besten geeigneten Entscheidungen zu treffen 
• Erlernen der einführenden Konzepte der Statistik; statistisches Denken; Darstellung von Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen, unter anderem 
• Vertiefung der Wahrscheinlichkeitsprinzipien, die die Grundlage für die Inferenzstatistik bilden, die es ermöglicht, Vermutungen (Hypothesentests) darüber anzustellen, wie eine bestimmte Population beschaffen ist 
• Verständnis der Informationsquellen und des Wertes, den sie für die Schaffung neuer innovativer Geschäftsmodelle haben 
• Kenntnis und Anwendung statistischer Tools zur Lösung von Problemen im Bereich Big Data
• Kenntnis darüber, wie die Kombination aller Daten, die durch das Internet fließen, kombiniert werden kann, um neue Strategien zu definieren, die für verschiedene Industrie-, Geschäfts- und Finanzsektoren usw. in unterschiedlichen Bereichen wie Energie, Gesundheit, Wirtschaft oder Kommunikation anwendbar sind 
• Lernen der verschiedenen Techniken zur Analyse und Nutzung von Daten, Visualisierungs- und Interaktionstechniken, die alle eng mit der Rolle des Data Scientist und ihrem Beitrag zur Antizipation und Vision für die Durchführung von Innovationsprozessen verbunden sind, die ein effizientes Management von Veränderungen in Organisationen ermöglichen 
• Aneignung von Konzepten, Techniken, Methoden und Sprachkenntnissen, die Ihnen bei der Anwendung von Big Data Mining helfen werden 
• Vertiefung in Algorithmen und Techniken der Künstlichen Intelligenz wie Entscheidungsbäume, Klassifizierungs- und Assoziationsregeln, neuronale Netzwerke oder Deep Learning
• Anwendung von Data Mining-Tools zur Lösung von Lernproblemen, Interpretation der erzielten Ergebnisse sowie die Fähigkeit, ein intelligentes System zu entwickeln, das in der Lage ist, neues Wissen abzuleiten 
• Kenntnis der Datenbanken, von traditionellen bis hin zu unstrukturierten, in denen Daten gespeichert werden, die andere Arten der Verarbeitung erfordern, wie z.B. Audio- oder Videostreams 
• Lernen der Bedeutung von Cloud Computing für die Verarbeitung großer Datenmengen und wie all diese Big Data in Programme eingespeist werden können, die es uns ermöglichen, Muster in scheinbar unverbundenen Daten zu erkennen und abzuleiten 
• Vertiefung in das framework Hadoop und sein Dateisystem HDFS (Hadoop Distributed File System), das Systeme und Techniken für die Speicherung und verteilte Verarbeitung großer Datenmengen bietet 
• Kenntnisse in der Anwendung der Instrumente für die Parallelverarbeitung: MapReduce, das von Google entwickelt wurde, oder Spark, das heute unter der Schirmherrschaft der Apache Software Foundation steht
• Verständnis der Funktionsweise von Hochleistungsplattformen mit geringer Latenz für die Echtzeitbearbeitung von Datenquellen, die auf Serviceanforderungen im Millisekundenbereich reagieren müssen 

Spezifische Ziele

Modul 1. Analyse und Interpretation der Daten

• Kenntnis der verschiedenen Theorien zur Datenanalyse und -interpretation
• Identifizierung der am häufigsten verwendeten Deskriptoren für einen Datensatz
• Verständnis und Bewertung der Anwendbarkeit verschiedener Deskriptoren auf einen bestehenden Datensatz
• Verständnis von Hypothesentests und ihrer Anwendbarkeit in der Welt der Datenanalyse
• Erlernen der Interpretation der verschiedenen vorhandenen Regressionstechniken

Modul 2. Techniken zur Datenanalyse und KI

• Kenntnis der verschiedenen Techniken zur Datenanalyse
• Entwurf einer gemeinsamen Strategie von statistischen und künstlichen Intelligenztechniken für die Entwicklung von deskriptiven und prädiktiven
• Systemen, die auf die Realität eines Datensatzes angewendet werden
• Verständnis für die Funktionsweise und die Merkmale gängiger Techniken zur Massenverarbeitung von Daten
• Identifizierung von Techniken zur statistischen Analyse, künstlichen Intelligenz und Massenverarbeitung von Daten

Modul 3. Instrumente zur Datenanalyse

• Kenntnis der von Data Scientists am häufigsten verwendeten Umgebungen
• Kenntnis der Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten aus unterschiedlichen Quellen
• Lernen der Notwendigkeit, die Richtigkeit der Daten vor der Datenverarbeitung sicherzustellen
• Identifizierung neuer Technologien als pädagogische Hilfsmittel für die Vermittlung verschiedener Geschäftsrealitäten
• Kenntnis der neuesten Trends bei der Schaffung intelligenter Einheiten auf der Grundlage von Deep Learning und neuronalen Netzen

Modul 4. Systeme zur Datenbankverwaltung und Datenparallelisierung

• Kenntnis der Techniken der künstlichen Intelligenz, die für eine massiv parallelisierte Datenverarbeitung auf einem gegebenen Datensatz und entsprechend den vorher festgelegten Anforderungen anwendbar sind
• Wissen, wie man große Datenmengen auf verteilte Weise verwaltet
• Verständnis für die Funktionsweise und die Merkmale gängiger Techniken zur Massenverarbeitung von Daten
• Identifizierung von kommerziellen und Open-Source-Tools für statistische Analysen, künstliche Intelligenz und Massenverarbeitung von Daten

Eine anregende Reise in die berufliche Weiterentwicklung, die Ihr Interesse und Ihre Motivation während der gesamten Spezialisierung aufrechterhält"