Zertifikat: Data Science

Daten sind überall – von E-Commerce-Verkäufen über App-Downloads auf ein Smartphone bis hin zu Supply Chain Management oder Bioinformatik oder vernetzten Geräten. Und dieser massive Anstieg der Menge und Vielfalt der gesammelten Daten führt zu einem exponentiellen Wachstum der Computerleistung, die für die Verarbeitung dieser Daten erforderlich ist.

Darüber hinaus besteht weiterhin ein unglaublicher Bedarf an Datenwissenschaftlern, die Zahlen zu verstehen und versteckte Lösungen für unübersichtliche Geschäftsprobleme aufzudecken. Mit dem Certificate Program in Data Science erwerben Sie die Fähigkeiten, erweitertes Data Wrangling, Data Mining, statistische Modellierung und maschinelles Lernen an Datensätzen durchzuführen, die sehr groß und komplex sein können.

Voraussetzungen

Erforderlich

• Kenntnisse in Statistik aus dem Grundstudium im ersten Semester. Müssen Sie diese Voraussetzung erfüllen? Machen Sie einen Kurs in:
  • Einführung in die Statistik STAT X10
• Fähigkeit, in mindestens einer höheren Programmiersprache wie Python, Java, Ruby, JavaScript, C oder C++ zu programmieren. Müssen Sie diese Voraussetzung erfüllen? Machen Sie einen Kurs in:
  • C++ Programmierung EL ENG X412.1
  • Einführung in die Programmiersprache C EL ENG X24
  • JavaScript und jQuery: Eine Einführung COMPSCI X452.1
  • Erster Java-Kurs EL ENG X429.9
  • Programmieren von Python COMPSCI X434
  • Einführung in Computer und Programmierung COMPSCI X444.4

Anforderungen an den Lehrplan

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 Gebühr für die Beantragung eines Zertifikats zahlen.

Sie müssen alle Kurse für eine Briefnote belegen. Um das Zertifikat zu erhalten, müssen Sie insgesamt mindestens einen Notendurchschnitt von 2,5 (GPA) mit einer Note von C oder besser (keine C-minus-Noten) in jedem Kurs aufweisen. Ein Zertifikat mit Auszeichnung wird denjenigen 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 rechtzeitig zu absolvieren.

Wie man sich registriert

Mit der Anmeldung erklären Sie, das Curriculum absolvieren zu wollen. Um sich online für das Certificate Program in Data Science anzumelden, führen Sie diese beiden Schritte aus:

1. Senden Sie die Online-Anmeldung ab und vervollständigen Sie Ihr Studentenkonto, wenn Sie ein neuer Student sind.
2. 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 Zertifikat hat einen geschätzten Preis von 5.100 USD (ohne Kursmaterialien oder Anmeldegebühr). Kursgebühren können sich ändern.

Zertifikats- und Award-Anfrage

Benachrichtigen Sie UC Berkeley Extension, dass Sie das Curriculum abgeschlossen haben, und fordern Sie Ihr Zertifikat an, sobald Sie die Zertifikatskursarbeit abgeschlossen haben. Senden Sie eine E-Mail an [email protected]. Nachdem Ihre Unterlagen geprüft, verifiziert und genehmigt wurden (in der Regel innerhalb von zwei bis drei Wochen), wird Ihnen Ihr Zertifikat per Post zugesandt.

Wir stellen vor: Career Services!

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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
• Maschinelles Lernen 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-Anforderung zu erfüllen.

• Einführung in Datenbanken
• Einführung in SQL

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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