MIT Professional Education MOOC по большим данным

Исследователи CSAIL выстраиваются в очередь, чтобы преподавать MOOC с разницей на платформе edX. Разница в том, что онлайн-курсы X, предлагаемые через MIT Professional Education, взимают плату со всех участников.

До сих пор все курсы edX были доступны бесплатно. В случае таких курсов, как CS50, который предлагает сертификат оплачиваемым студентам, он предоставил альтернативу “аудита” курса, вариант, при котором у вас есть полный доступ ко всем материалам курса, и получение сертификата Кодекса чести после успешного завершения Это.

Теперь MIT Professional Education анонсировала новую линейку профессиональных программ под названием Online X Programs с курсами, которые:

предоставит компаниям и организациям возможность предлагать своим сотрудникам обучение и образование по теме, с которой сегодня сталкивается большинство отраслей.

Платежи от физических лиц, которые будут взиматься при зачислении, в то время как группам из 15 и более студентов может быть выставлен счет.

Стоимость первого курса «Решение проблем больших данных» составляет 495 долларов США. Он продлится с 4 марта по 4 апреля и будет состоять из пяти модулей, охватывающих 18 тематических областей в 20 часах видео, плюс тематические исследования.

Студенты, которые завершат пять экзаменов, призванных закрепить ключевые концепции обучения каждого модуля, в среднем на 80%, получат сертификат об окончании.

Этот первый онлайн-курс X предназначен для «начинающих профессионалов» и «старших технических менеджеров», и его предварительным условием является образование уровня бакалавра в области информатики.

Согласно описанию курса, Решение проблем больших данных:

будет изучать современные темы в области больших данных, рассматривая сбор данных (смартфоны, датчики, Интернет), хранение и обработку данных (масштабируемые реляционные базы данных, Hadoop, Spark и т. д.), извлечение структурированных данных из неструктурированных данных , системные проблемы (использование многоядерности, безопасность), аналитика (машинное обучение, сжатие данных, эффективные алгоритмы), визуализация и ряд приложений.

Полный план курса можно найти на его веб-странице.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *