データサイエンス、統計、機械学習の基礎をマスターします。
ビッグデータを分析し、確率モデルと統計的推論を使用してデータ駆動型の予測を行います。
意思決定のための意味のある情報を抽出するための適切なモデルと方法論を特定して実装します。一見非構造化データから意味のある情報を抽出するための機械学習アルゴリズムを開発および構築します。 クラスタリング手法やディープニューラルネットワークなどの教師あり手法など、一般的な教師なし学習手法を学びます。
このMicroMastersプログラムを完了すると、データサイエンティスト、データアナリスト、ビジネスインテリジェンスアナリスト、システムアナリスト、データエンジニアなどの仕事に備えることができます。
1年2ヶ月。 週に10〜14時間をお勧めします。
5つの高レベル仮想コース(大学院レベル)
キャリアを加速したり、学位を取得したり、個人的な理由で何かを学んだりする場合でも、edXには適切なコースがあります。
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希望する学習時間に知識を学習して実証します。
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