データ科学の集中マスター

Nuclio Digital School

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データ科学の集中マスター

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良い決定は常にデータに基づいています

実世界のデータセットを活用し、業界の専門家からPythonベースのカリキュラムで学ぶことで、データサイエンスの専門知識を育成してください。現実のビジネス問題を解決し、今日あなたのキャリアを進歩させるために、関連するツールとテクニックを習得してください。

実際の結果を得る

当社のキャリアチームは、あなたの強みを特定し、目標を洗練させ、200人以上のNuclioパートナーと結びついて、あなたの専門的な願望を現実に変えることができます。

専門知識

科学、データ分析、工学、数学など、さまざまな背景を持つ高性能の学生と一緒に問題を解決してください。有意義なつながりを作り、潜在的な雇用主に会い、生涯学習者のコミュニティに参加しましょう。

コースのコンセプト、プラットフォーム、テクニック

  • プログラミング:R、Python
  • データ視覚化:ggplot2、seaborn、matplotlib
  • 推論統計、
  • 確率分布、
  • 回帰分析
  • 分類アルゴリズム
  • グループ化と推薦。
  • コミュニケーションスキル:これまでに学んだことのすべてを適切に説明し、視覚化することが不可欠です。
  • データラボ
  • 最終プロジェクト

データ科学の基礎:Pythonと統計

生徒はPythonベースのカリキュラムに直接取り込まれ、頻繁なやベイズの方法を含む統計分析のベストプラクティスを探索し、学びます。さまざまな背景のピアとソフトウェア工学のベストプラクティスとプログラミングを組み合わせることにより、学生はデータサイエンスの基本概念をマスターできます。

  • 導入
  • 私たちの作業ツールのインストール
  • 予測分析と機械学習の紹介
  • データクリーニング

機械学習と実際の事例

2番目のブロックでは、構造化されたデータセットと非構造化データセットを使用して、分類、回帰、グループ分けの実際の問題に取り組むことで、機械学習に没頭するようになりました。 scikit-learn、NumPy、SciPyなどのライブラリを発見し、実際のケーススタディを使用してこれらのライブラリの理解を実世界のアプリケーションに統合します。

  • データ処理操作
  • 予測モデリングの統計の基本概念
  • Pythonによる線形回帰
  • Pythonによるロジスティック回帰
  • クラスタリングと分類
  • ランダムな樹木や森林

自然言語処理とデータ視覚化

3つ目のブロックでは、自然言語処理と推薦システムをデータサイエンスの知識体系に追加します。我々は、オープンソースのビッグデータの処理を学び、ビジュアライゼーションとデータの知識を完成させてブロックを完成させます。このブロックの最後には、概念的な知識に精通し、独立したプロジェクトに着手する準備ができている必要があります。

  • ベクトルサポートマシン
  • K最近の隣人
  • 推奨システム
  • 主要コンポーネントの分析
  • TensorFlowを用いたニューラルネットワークの紹介と深い学習
  • rpy2ライブラリでRとPythonコードを結合する

梁石プロジェクトと労働市場のための準備

イマージョンプログラムを完成させるために、学生は、冠ストーンプロジェクトにおける彼らの興味やキャリア志向に特有の応用されたデータサイエンスプロジェクトで独立して働きます。これらのプロジェクトは、生徒がコース全体を通して学んだ技術スキルを反映し、実際のデータ科学者としての能力と適性を証明します。

2020年までに、ヨーロッパでは100万人の新規デジタル技術職が推定されます。

データサイエンスのプロファイルは、企業の生産性にとって最も重要なものの1つになり、競合他社に勝る利点を得るために必要な情報を提供します。

この学校か以下のプログラムを提供しています:
  • スペイン語


最後にDecember 6, 2018を更新
期間&料金
このコースは、 大学キャンパスにて
Start Date
開始日
4月 23, 2019
Duration
期間
16 週
パートタイム
Price
費用
5,900 EUR