Intensiver Master in Data Science

Nuclio Digital School

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Intensiver Master in Data Science

Nuclio Digital School

Gute Entscheidungen basieren immer auf Daten

Entwickeln Sie Ihr Know-how im Bereich Data Science, indem Sie Datensätze aus der realen Welt nutzen und von Branchenexperten mit einem Python-basierten Lehrplan lernen. Meistern Sie die relevanten Werkzeuge und Techniken, um echte Geschäftsprobleme zu lösen und Ihre Karriere heute voranzutreiben.

Holen Sie sich echte Ergebnisse

Unser Karriereteam hilft Ihnen dabei, Ihre Stärken zu erkennen, Ihre Ziele zu definieren und Sie mit den mehr als 200 Nuclio-Partnern zu verbinden, um Ihre beruflichen Ziele zu verwirklichen.

Expertenwissen

Lösen Sie Probleme gemeinsam mit Hochleistungsstudenten mit unterschiedlichen Hintergründen in Wissenschaft, Datenanalyse, Ingenieurwesen, Mathematik und mehr. Schaffen Sie sinnvolle Verbindungen, treffen Sie potenzielle Arbeitgeber und treten Sie einer Gemeinschaft lebenslanger Lernender bei.

Konzepte, Plattformen und Techniken im Kurs.

  • Programmierung: R, Python
  • Datenvisualisierung: ggplot2, seaborn, matplotlib
  • Inferenzstatistik,
  • Wahrscheinlichkeitsverteilungen,
  • Regressionsanalyse
  • Klassifizierungsalgorithmen
  • Gruppierung und Empfehlung.
  • Kommunikationsfähigkeit: Sie sind wichtig, um alles Gelernte ausreichend zu erklären und zu visualisieren.
  • Datenlabors
  • Abschlussprojekt

Grundlagen der Datenwissenschaft: Python und Statistik

Die Schüler werden direkt in ein Python-basiertes Curriculum eingebunden, in dem wir Best Practices in der statistischen Analyse untersuchen und erlernen, einschließlich der Methoden des Vielfachs und des Bayes. Durch die Anwendung von Best Practices für das Software-Engineering und die paarweise Programmierung mit Kollegen unterschiedlicher Herkunft beherrschen die Studierenden die grundlegenden Konzepte der Data Science.

  • Einführung
  • Installation unseres Arbeitswerkzeugs
  • Eine Einführung in die prädiktive Analyse und das maschinelle Lernen
  • Datenreinigung

Maschinelles Lernen und echte Fallstudien

Im zweiten Block begannen wir, uns mit maschinellem Lernen zu beschäftigen, und arbeiteten an realen Problemen der Klassifizierung, Regression und Gruppierung mit strukturierten und unstrukturierten Datensätzen. Wir werden Bibliotheken wie scikit-learn, NumPy und SciPy entdecken und anhand realer Fallstudien unser Verständnis dieser Bibliotheken in reale Anwendungen integrieren.

  • Datenverarbeitungsvorgänge
  • Grundbegriffe der Statistik für die prädiktive Modellierung
  • Lineare Regression mit Python
  • Logistische Regression mit Python
  • Clustering und Klassifizierung
  • Zufällige Bäume und Wälder

Natürliche Sprachverarbeitung und Datenvisualisierung

In unserem dritten Block ergänzen wir unser Wissen über Data Science um natürliche Sprachverarbeitungs- und Empfehlungssysteme. Wir lernen die Verarbeitung von Open Source Big Data und beenden den Block mit der Perfektionierung der Kunst der Visualisierung und des Wissens über Daten. Am Ende dieses Blocks müssen die Studierenden mit konzeptionellem Wissen vertraut sein und bereit sein, unabhängige Projekte zu beginnen.

  • Vektor-Support-Maschinen
  • K Nächste Nachbarn
  • Empfehlungssysteme
  • Analyse der Hauptkomponenten
  • Einführung in neuronale Netzwerke und tiefes Lernen mit TensorFlow
  • Verbinden Sie den Code von R und Python mit der Bibliothek rpy2

Capstone-Projekt und Vorbereitung auf den Arbeitsmarkt

Um unser Immersionsprogramm abzuschließen, arbeiten die Studenten unabhängig voneinander an einem angewandten Data Science-Projekt, das für ihre Interessen oder Karriereziele in einem Capstone-Projekt einzigartig ist. Diese Projekte spiegeln die technischen Fähigkeiten wider, die die Studierenden während des gesamten Kurses erlernt haben, und demonstrieren ihre Kompetenz und Eignung als echte Datenwissenschaftler.

Bis 2020 werden in Europa geschätzte 1 Million neue digitale und technologische Arbeitsplätze geschaffen.

Das Datenprofil Science wird eines der wichtigsten für die Produktivität der Unternehmen sein, indem es die notwendigen Informationen erhält, um einen Vorteil gegenüber den Wettbewerbern zu haben.

Diese Universität bietet Studiengänge in den folgenden Sprachen an
  • Spanisch


Zuletzt aktualisiert am December 6, 2018
Dauer & Preise
Dieser Kurs ist campusbasiert
Start Date
Beginn
Apr. 23, 2019
Duration
Dauer
16 wochen
Teilzeit
Price
Preis
5,900 EUR
Information
Deadline
Locations
Spanien - Barcelona, Katalonien
Beginn : Apr. 23, 2019
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Dates
Apr. 23, 2019
Spanien - Barcelona, Katalonien
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