Certificate: Data Science

Lehrplananforderungen

Das Curriculum umfasst einen Kernkurs, einen Programmierkurs, einen Machine-Learning-Kurs und bis zu vier Wahlpflichteinheiten für insgesamt 10 Semestereinheiten (150 Unterrichtsstunden). Sie müssen eine nicht erstattungsfähige Zertifikatsantragsgebühr zahlen.

Sie müssen alle Kurse für eine Briefnote belegen. Um das Zertifikat zu erhalten, müssen Sie einen Gesamtnotendurchschnitt von mindestens 2,5 Punkten (GPA) mit einer Note von C oder besser (keine C-Minus-Noten) in jedem Kurs beibehalten. Ein Zertifikat mit Auszeichnung wird an diejenigen verliehen, die das Zertifikat mit einem GPA von 4,0 abschließen (gültig für diejenigen, die sich ab dem 2. Januar 2018 registrieren).

Alle Studienleistungen müssen innerhalb von drei Jahren abgeschlossen sein. Die Anforderungen können jedoch aufgrund neuer Entwicklungen im Studienbereich aktualisiert werden; Wir empfehlen, das Curriculum zeitgerecht zu absolvieren.

Zertifikats- und Auszeichnungsantrag

Sobald Sie die Zertifikatskursarbeit abgeschlossen haben, benachrichtigen Sie die UC Berkeley Extension, dass Sie den Lehrplan abgeschlossen haben, und fordern Sie Ihr Zertifikat an. Senden Sie eine E-Mail an [email protected]. Nachdem Ihre Unterlagen überprüft, verifiziert und genehmigt wurden (normalerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen), wird Ihnen Ihr Zertifikat per Post zugesandt.

Kurse

Programmierung

Sie belegen mindestens einen der folgenden Programmierkurse.

• Einführung in R: Datenexploration und Visualisierung
• Python für Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen
• Einführung in die Datenwissenschaft
• Einführung in die Datenwissenschaft mit R

Maschinelles Lernen

Sie belegen mindestens einen der folgenden Machine Learning-Kurse.

• Einführung in maschinelles Lernen mit Python
• Machine Learning und Deep Learning mit Spark
• Praktisches maschinelles Lernen (mit R)
• Maschinelles Lernen mit TensorFlow

Kernfächer

• Die Studierenden müssen mindestens einen Kernkurs belegen.
• Praktische Statistik für Data Scientists mit R
• Einführung in Big Data
• Data Science-Prinzipien und -Praxis mit Python
• Datenvisualisierung

Wahlfächer

Runden Sie Ihr Lernen mit zwei der folgenden Kurse ab. Sie haben auch die Möglichkeit, zusätzliche Kurse in den Kategorien Programmierung und Maschinelles Lernen zu belegen, um die 10-Semester-Einheiten zu erfüllen.

• Einführung in Datenbanken
• Einführung in SQL

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