Finden Sie Kurse in Datenanalyse in den USA 2022 Online-

Erwerben Sie die Fähigkeiten, Daten zu sammeln, zu verarbeiten, zu analysieren und zu interpretieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Erfahren Sie, wie Sie maschinelles Lernen, Statistik, Data Mining und Big Data nutzen, um neue Strategien in Marketing, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Finanzen und anderen Bereichen zu entwickeln. Voraussetzungen Erforderlich Kenntnisse in Statistik aus dem Grundstudium im ersten Semester. Müssen Sie diese Voraussetzung erfüllen? Nehmen: Einführung in die Statistik STAT X10 Anforderungen an den Lehrplan Das Curriculum umfasst 3 Lehrveranstaltungen mit insgesamt 6-semestrigen Einheiten (90 Unterrichtsstunden). Sie können 3 der aufgeführten Kurse auswählen, um das Programm abzuschließen. Die Kandidatinnen und Kandidaten müssen eine nicht erstattungsfähige Fachprogrammgebühr der Studieneinschreibegebühr entrichten. Sie müssen alle Kurse für eine Briefnote belegen. Um den Abschlusspreis zu erhalten, müssen Sie in jedem Kurs mindestens einen Notendurchschnitt von mindestens 2,5 mit einer Note von C oder besser (keine C-minus-Noten) aufweisen. Alle Studienleistungen müssen innerhalb von drei Jahren abgeschlossen sein. Wie man sich registriert Mit der Anmeldung erklären Sie, das Curriculum absolvieren zu wollen. Um sich online für das Professional Program in Data Analysis anzumelden, führen Sie diese beiden Schritte aus: Senden Sie die Online-Anmeldung ab und vervollständigen Sie Ihr Studentenkonto-Profil, wenn Sie ein neuer Student sind. Bezahlen Sie die nicht erstattungsfähige Registrierungsgebühr über Ihren Warenkorb. Bitte erlauben Sie 3–5 Werktage, bis die Anmeldung in Ihrem Studentenkonto erscheint. Geschätzte Kosten Jeder Kurs wird individuell berechnet und Sie zahlen die Kursgebühr bei der Einschreibung. Das Programm hat einen geschätzten Preis von 2.900 US-Dollar (ohne Kursmaterialien oder Anmeldegebühr). Kursgebühren können sich ändern. Zertifikats- und Award-Anfrage Sobald Sie die Studienleistungen des Programms abgeschlossen haben, benachrichtigen Sie UC Berkeley Extension, dass Sie den Studienplan abgeschlossen haben, und fordern Sie Ihren Abschluss an. Senden Sie eine E-Mail an [email protected] Nachdem Ihre Unterlagen geprüft, verifiziert und genehmigt wurden (normalerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen), wird Ihnen Ihr Abschlusszeugnis zugesandt. Wir stellen vor: Career Services! Sie haben an Ihrem Berkeley-Akademiker gearbeitet und planen nun den nächsten Abschnitt Ihres Berufslebens, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen. Lassen Sie sich vom Berkeley Global Career Services-Team bei Ihren nächsten Schritten unterstützen! Kurse Kurse zur Datenanalyse Studenten, die neu in der Datenanalyse sind, sollten mit Einführung in die Datenanalyse COMPSCI X407.9 beginnen. Einführung in die Datenanalyse Einführung in R: Datenexploration und -visualisierung Python für Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen Datenanalyse und Visualisierung Praktische Statistik für Data Scientists mit R Datenmanagement-Kurse Einführung in Datenbanken Einführung in SQL Business Intelligence mit SQL Server Data Mining mit SQL -

Bauen Sie Ihre Fähigkeiten in der Geschäftsanalyse auf und lernen Sie, Daten mit Excel und SQLite zu verwalten, zu streiten und zu analysieren. -

Lernen Sie mit der beliebten Programmiersprache Python die Grundlagen des rechnergestützten Denkens, eine wichtige Fähigkeit in der heutigen datengesteuerten Welt. -

Lernen Sie Tableau 2020 für Data Science Schritt für Schritt kennen. Real-Life-Datenanalyse-Übungen und -Quiz inklusive. Lerne beim machen! Dieser Kurs beinhaltet: 9 Stunden On-Demand-Video 6 Artikel Voller lebenslanger Zugriff Zugriff auf Handy und TV Abschlusszertifikat Beschreibung Lernen Sie die Datenvisualisierung durch Tableau 2020 kennen und schaffen Sie Möglichkeiten für Sie oder wichtige Entscheidungsträger, um Datenmuster wie das Kaufverhalten von Kunden, Verkaufstrends oder Produktionsengpässe zu entdecken. Sie lernen alle Funktionen von Tableau kennen, mit denen Sie Daten einfach, schnell und ansprechend erkunden, experimentieren, korrigieren, vorbereiten und präsentieren können. Wenn Sie diesen Kurs abschließen, sind Sie ein sehr kompetenter Tableau-Benutzer. Sie nutzen Ihre Fähigkeiten als Data Scientist, um Wissen aus Daten zu extrahieren, damit Sie komplexe Fragestellungen mit Leichtigkeit analysieren und visualisieren können. Sie sind bestens darauf vorbereitet, Daten für jeden Zweck zu sammeln, zu untersuchen und zu präsentieren, egal ob Sie mit wissenschaftlichen Daten arbeiten oder Prognosen über Kauftrends erstellen möchten, um Ihren Gewinn zu steigern. Ausbilder Kirill Eremenko, Datenwissenschaftler Mein Name ist Kirill Eremenko und ich bin total begeistert, dass du das liest! Beruflich komme ich aus dem Data Science-Beratungsbereich mit Erfahrung in den Bereichen Finanzen, Einzelhandel, Transport und anderen Branchen. Ich wurde von den besten Analytics-Mentoren bei Deloitte Australia ausgebildet und habe seit Udemy mein Wissen an Tausende von aufstrebenden Data Scientists weitergegeben. In meinen Kursen werden Sie sofort bemerken, wie ich meine Praxiserfahrung und meinen akademischen Hintergrund in Physik und Mathematik kombiniere, um professionelles Step-by-Step-Coaching im Bereich Data Science anzubieten. Eine der stärksten Seiten meines Unterrichtsstils ist, dass ich mich auf intuitive Erklärungen konzentriere, damit Sie sicher sein können, dass Sie auch die komplexesten Themen wirklich verstehen. Zusammenfassend kann ich sagen, dass ich eine absolute Leidenschaft für Data Science habe und ich freue mich darauf, meine Leidenschaft und mein Wissen mit Ihnen zu teilen! Ligency I Team, das Data Scientists zum Erfolg verhilft Wir sind das Ligency-Team. Sie werden von uns hören, wenn neue Ligency-Kurse veröffentlicht werden, wenn wir neue Podcasts, Blogs veröffentlichen, Spickzettel teilen und mehr! Wir sind hier, um Ihnen zu helfen, auf dem neuesten Stand der Datenwissenschaft und -technologie zu bleiben. -

Organisieren Sie Ihre Projekte und erstellen Sie reproduzierbare Berichte mit GitHub, Git, Unix / Linux und RStudio. -