Max Home IndustryMIT Professional Education запускает новый онлайн-курс Data Science на следующей неделе. Это добавляет к существующему диапазону опций, доступных для тех, кто работает в области науки о данных, которым нужны учетные данные, которые могут помочь в дальнейшей их карьере.
Наука о данных как дисциплина — одна из самых последних и самых популярных дисциплин. Восемнадцать месяцев назад лейбл был настолько новым, что требовалось объяснение, приведенное в статьях «Кто такой специалист по данным и как мне им стать?». С тех пор мы сообщили о многих других вариантах приобретения навыков обработки данных для разных аудиторий на разных уровнях.
Новый 6-недельный курс MIT Data Science: Data to Insights, начинающийся 4 октября 2016 г., является платным онлайн-курсом и стоит 575 долларов США. Созданный совместно с Институтом данных, систем и общества Массачусетского технологического института (IDSS), он нацелен на широкую аудиторию, от технических и бизнес-менеджеров до энтузиастов науки о данных:
Этот курс предназначен для ученых и аналитиков данных, а также для профессионалов, которые хотят превратить большие объемы данных в практические идеи. Из-за широкого характера информации курс хорошо подходит как для начинающих профессионалов, так и для руководителей высшего звена.
Описание курса дает представление о том, чего ожидать. Он устанавливает сцену с:
Девяносто процентов мировых данных было создано за последние несколько лет. Столкнувшись с огромным объемом данных, организации изо всех сил пытаются извлечь полезную информацию.
[Курс] знакомит с основополагающими принципами и рассматривает широкий круг вопросов, например:
Что мне нужно знать о последних тенденциях в машинном обучении?
Как провести проверку гипотез с использованием моих данных?
Как я могу извлечь предпочтения из данных клиента?
Как я могу понять сети взаимодействия с помощью графических моделей?
Как оценить эффективность моих алгоритмов прогнозирования?
Оценка проводится с помощью вопросов с несколькими вариантами ответов, а успешное завершение с оценкой не менее 80% дает как сертификат, так и 1,3 CEU (единицы непрерывного образования).
Если вы ищете что-то, что идет дальше, глубже и более практично, есть профессиональная степень Microsoft в области науки о данных на платформе edX. Мы уже ознакомились с его учебной программой, и Microsoft недавно обновила информацию, объявив ее следующим образом:
Первая в своем роде программа, предлагающая одобренную работодателем учебную программу университетского уровня для профессионалов на любом этапе их карьеры. MPD — это инициатива под руководством Microsoft, основанная на Open edX на платформе Azure, предоставляющая профессионалам реальные знания и практический опыт для повышения их навыков в критически важных областях. Первоначальная учебная программа будет сосредоточена на программе получения степени в области науки о данных, обеспечивающей целевые навыки и опыт в быстро развивающейся отрасли науки о данных.
Курсы, входящие в учебную программу Data Science:
теперь сгруппированы в четыре подразделения. После того, как вы закончите первые три курса, Фундаментальный (4 курса); Core Data Science (3) и Applied Data Science (3), вы можете перейти к разделу 4, заключительному проекту Capstone, который, как сообщалось ранее, принимает форму испытания на платформе Cortana Intelligence.
С тех пор как мы в последний раз сообщали об этом, большие изменения заключаются в том, что теперь открыта регистрация, так что вы можете собрать все сертификаты, которые вы уже заработали, и получить диплом Microsoft Professional Degree.
Если вам нужна степень магистра, это также онлайн-вариант с сертификатом Университета Иллинойса, см. Coursera предлагает магистерские программы на основе MOOC в области науки о данных.
Для тех, кто ищет подход, более ориентированный на отрасль, Udacity предлагает два наноуровня. Мы уже сообщали о разработанной Google Machine Learning Engineer Nanodegree, см. Больше машинного обучения от Udacity. Новое дополнение — Data Analyst Nanadegree, созданное совместно Facebook и mogoDB. Этот проект, рассчитанный на средний уровень и рассчитанный на 380 часов работы, включает 11 проектов, в ходе которых вы:
Научитесь очищать беспорядочные данные, выявлять закономерности и идеи, делать прогнозы с помощью машинного обучения и четко сообщать о своих выводах.