Certificado en ciencia de datos

Visión de conjunto

La demanda de profesionales de los datos ha aumentado drásticamente en los últimos años. La ciencia de datos se clasifica continuamente como una de las profesiones más demandadas y la necesidad de profesionales capacitados para administrar y aprovechar los conocimientos de los datos es más clara que nunca. El plan de estudios que se enseña en este Programa de certificado de ciencia de datos está diseñado para satisfacer las crecientes necesidades de los profesionales de datos en todos los niveles.

Este programa cubre una amplia gama de temas en ciencia de datos, incluido el descubrimiento y la predicción basados en datos, ingeniería de datos a escala (inspección, limpieza, transformación y modelado de datos), datos estructurados y no estructurados, estadísticas computacionales, reconocimiento de patrones, minería de datos, datos visualización, bases de datos, SQL, Python y aprendizaje automático.

Quién debe inscribirse

Este programa está dirigido a profesionales en una variedad de industrias y funciones laborales que buscan ayudar a su organización a comprender y aprovechar las enormes cantidades de datos diversos que recopilan. Otros que se beneficiarían de este programa incluyen ingenieros de datos, analistas de datos, científicos informáticos, analistas comerciales, administradores de bases de datos, investigadores y estadísticos.

Perspectiva profesional

Resumen ocupacional para desarrolladores de software, aplicaciones en los Estados Unidos.

• Empleos: 33.286 (2019)
• Crecimiento proyectado: 18,7% (2019-2029)
• Salario anual: $ 118k (salario medio)

Beneficios del programa

• Aprenda de los expertos de la industria cómo utilizar una combinación de ciencia, arte y técnicas comerciales para brindar nuevos conocimientos e inteligencia competitiva.
• Describe las fases del ciclo de vida analítico
• Utiliza una variedad de herramientas y técnicas estadísticas y de informática para analizar datos
• Describir y usar las herramientas y tecnologías típicas requeridas para modelar y analizar conjuntos de datos grandes (grandes)
• Explicar el uso de herramientas típicas para explorar datos (R, STATISTICA, Hadoop, etc.)
• Utilizar una mentalidad "hacker" inquisitiva para descubrir un nuevo significado de los datos existentes
• Diseñe, modele y administre bases de datos de manera efectiva
• Describir y utilizar conjuntos de datos estructurados y no estructurados que aprovechan las herramientas de análisis de texto.
• Definir requisitos, desarrollar una arquitectura e implementar un plan de almacenamiento de datos

Cursos requeridos

• Fundamentos de la ciencia de datos
• Ingeniería de datos
• Big Data Analysis
• Visualización avanzada
• Introducción al aprendizaje automático y la inteligencia artificial

Cursos electivos

• R Fundamentos
• R Programación
• Conceptos básicos de computación en la nube
• Python para análisis de datos
• Preparación, modelado y visualización de datos con Python
• Integración de datos, modelado y ETL