Учебная программа по науке о данных на edX

Специалисты по анализу данных пользуются большим спросом, и теперь есть еще один способ получить соответствующую аккредитацию с помощью разработанной Microsoft учебной программы по науке о данных, предлагаемой на платформе edX.

Раскрытие информации: когда вы совершаете покупку, перейдя по ссылке из этой статьи, мы можем получать партнерскую комиссию.

Как поясняется в этом промо-видео, Microsoft работала с университетами и отраслевыми партнерами, чтобы составить «карту метро», которая проведет студентов через процесс приобретения практических технических навыков, которые ищут работодатели:

Согласно Microsoft:

Наша одобренная работодателем учебная программа дает выпускникам преимущество перед другими соискателями работы за счет сочетания практических лабораторий университетского уровня с высоко оцененными онлайн-курсами, которые помогут вам развить навыки, о которых просят работодатели.

В курсах [его] вы будете применять проверенные методологии и принципы науки о данных, одновременно обучаясь использованию ряда распространенных технологий науки о данных для исследования, преобразования, моделирования и визуализации данных, а также для создания интеллектуальных решений следующего поколения.

Ожидается, что для завершения учебной программы студенты пройдут и получат сертификаты из девяти онлайн-курсов, восьми от Microsoft и одного от Колумбийского университета, а также финального проекта, который объединит все навыки, которые вы приобрели у них:

В частности, студенты будут

Используйте Microsoft Excel для исследования данных

Используйте Transact-SQL для запроса реляционной базы данных

Создавайте модели данных и визуализируйте данные с помощью Excel или Power BI

Применяйте статистические методы к данным

Используйте R или Python для исследования и преобразования данных

Следуйте методологии науки о данных

Создание и проверка моделей машинного обучения с помощью Машинного обучения Azure

Напишите код R или Python для создания моделей машинного обучения

Применяйте методы науки о данных к распространенным сценариям

Реализовать решение машинного обучения для данной проблемы с данными.

Некоторые из курсов уже доступны, в том числе DAT204x: Introduction to R for Data Science и PDAT209x Programming in R for Data Science, курсы, которые мы недавно рассмотрели. Также доступна отправная точка DAT101x Data Science Orientation. Ожидается, что это займет 6 недель, если вы будете уделять этому всего 2-4 часа в неделю, но, поскольку все курсы являются самостоятельными, вы можете решить, как быстро их завершить, и вы также можете проходить более одного часа одновременно.

На этой неделе были запущены два курса из учебной программы. Они занимаются анализом и визуализацией данных с помощью Excel и анализом и визуализацией данных с помощью Power BI, и ожидается, что студенты сделают выбор между ними. Оба этих курса рассчитаны на 2-4 часа в неделю в течение 6 недель.

Если вы хотите получить проверенные сертификаты, для которых вам также понадобится веб-камера, курсы Microsoft, включая финальный проект, будут стоить 49 долларов.

Курс Колумбийского университета «Статистическое мышление для науки о данных и аналитики» стоит 99 долларов за подтвержденный сертификат. Предполагаемая рабочая нагрузка составляет 7-10 часов в неделю в течение 5 недель и проводится в середине учебной программы – до того, как студенты перейдут на уровень R и выше. Этот курс также является отправной точкой для трех курсов XSeries, Data Science and Analytics in Context, которые проводит та же команда из Data Science and Analytics в Context XSeries, и описывается как:

идеально подходит для тех, кто хочет понять базовые концепции науки о данных, не углубляясь в программирование.

Этот XSeries не предназначен для тех, кому нужен технический подход, что является целью учебной программы Microsoft, он был разработан для руководителей организаций, бизнес-менеджеров и специалистов в области здравоохранения. Он предусматривает:

глубокие ученики в основах статистики, машинного обучения и алгоритмов. Он также представит новые технологии, такие как Интернет вещей или продукты с беспроводным подключением, а также методы, которые позволяют компьютерам обобщать горы текста, аудио и видео. Конкретные примеры, представленные в серии, гарантируют, что учащиеся полностью усвоят и усвоят ключевые концепции.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *