डेटा एनालिटिक्स में सर्टिफिकेट

सामान्य

कार्यक्रम विवरण

विशेषज्ञ आकाओं के साथ ऑनलाइन पाठ्यक्रम।

हमारे पाठ्यक्रम पूरी तरह से ऑनलाइन हैं, लेकिन वे आपके द्वारा देखे गए ऑनलाइन पाठ्यक्रमों की तरह नहीं हैं। आप उबाऊ वीडियो नहीं देख पाएंगे और परीक्षण नहीं करेंगे; आप ऐसा करने से सीखेंगे, जो ऐसे विशेषज्ञों की मदद से होगा जो आपके काम पर सार्थक सलाह और प्रतिक्रिया देने के लिए हमेशा उपलब्ध हों।

डेटा एनालिटिक्स / बिग डेटा सर्टिफिकेट प्रोग्राम विश्वविद्यालयों द्वारा डिज़ाइन किया गया है: कार्नेगी मेलन, नॉर्थवेसेर्न और येल।

कार्यक्रम उन लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो डेटा के आधार पर निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। छात्र सीखेंगे कि संरचित और असंरचित डेटा का विश्लेषण कैसे करें, मूल्य निकालने के लिए उन परिणामों की व्याख्या करें, उन्हें निर्णय निर्माताओं और अन्य गैर-तकनीकी दर्शकों के लिए संवाद करें।

छात्र इन तकनीकों को एक मूल्य रूपरेखा के भीतर सीखेंगे और भूमिकाओं में अभिनय करेंगे, एक मार्गदर्शक के रूप में एक अनुभवी संरक्षक के साथ वास्तविक जीवन परियोजना परियोजनाओं को प्रस्तुत करेंगे। मेंटर पढ़ाते नहीं हैं, लेकिन छात्रों को उन कौशलों को सीखने और विकसित करने में मदद करते हैं जो उनके द्वारा किए जा रहे काम के लिए प्रासंगिक हैं। छात्रों को छात्र परियोजनाओं पर गहराई से टिप्पणी प्रदान करते हैं और प्रक्रिया में सुधार करने और अतिरिक्त छात्र विकास को प्रोत्साहित करने के लिए सिफारिशें करते हैं।

छात्र सॉफ्ट कौशल को पूरा करते हुए शक्तिशाली डेटा एनालिटिक्स टूल का उपयोग करेंगे जैसे कि डेटा एनालिटिक्स को हल करने वाली समस्याओं की पहचान करना और जो प्रभावी रूप से इच्छुक पार्टियों के लिए प्रस्तुत किए जाते हैं। सभी सामग्री अंग्रेजी में है और सत्र और रिपोर्ट स्पेनिश में किए जाएंगे।

इसके अतिरिक्त, आप डेटा एनालिटिक्स / बिग डेटा के सभी क्षेत्रों में सफलता के लिए आवश्यक संज्ञानात्मक कौशल सीखेंगे और अभ्यास करेंगे। इनमें शामिल हैं:

  • काम करने के लिए कौशल की एक विस्तृत श्रृंखला की महारत।
  • वास्तविक दुनिया की समस्याओं में व्यापक परियोजना का अनुभव।
  • पेशेवर गुणवत्ता वाली नौकरियों का एक पोर्टफोलियो।
  • पूरा होने का प्रमाण पत्र।

पाठ्यक्रम

  • डेटा विश्लेषण: ग्राहकों को समझना। (6 ECTS)
  • डेटा विश्लेषण: लाभप्रदता और ग्राहक वरीयताओं की भविष्यवाणी। (6 ECTS)
  • गहन विश्लेषण और दृश्य। (6 ECTS)
  • बिग डेटा: वेब माइनिंग। (6 ECTS)

नोट: 1 ईसीटी 25 घंटे के बराबर है

कोर्स 1: डेटा विश्लेषण: ग्राहकों को समझना।

वह कोर्स में क्या करेगा

  • यह जटिल डेटा सेट में पैटर्न की जांच करने के लिए डेटा माइनिंग टूल्स का उपयोग करेगा।
  • प्री डेटा माइनिंग के लिए डेटा को प्रोसेस करेगा, उदाहरण के लिए: यह संख्यात्मक मानों को नाममात्र मूल्यों में बदल देगा, यह डेटा को डिक्रिप्ट करेगा, यह गैर-मौजूद डेटा को हैंडल करेगा)।
  • पैरामीट्रिक और गैर पैरामीट्रिक डेटा को समझें और पहचानें।
  • यह नाममात्र डेटा को शामिल करने वाले प्रश्नों का उत्तर देने के लिए निर्णय ट्री एल्गोरिदम का उपयोग करेगा।
  • यह निरंतर संख्यात्मक डेटा से संबंधित समस्याओं की जांच करने के लिए प्रतिगमन एल्गोरिदम का उपयोग करेगा।
  • यह डेटा प्रदर्शित करेगा और डेटा वितरण के प्रकारों की पहचान करेगा।
  • यह क्रॉस सत्यापन लागू करेगा और पूर्वानुमान मॉडल बनाएगा।
  • डेटा माइनिंग के परिणामों के बारे में इंटरप्रिटेशन और रूपरेखाएँ।
  • यह कुंजी त्रुटि मैट्रिक्स के माध्यम से मशीन लर्निंग मॉडल के भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन का आकलन करेगा।
  • यह तब पता चलेगा जब मॉडल विफल हो जाते हैं या एक त्रुटि विश्लेषण के भीतर व्हिस के साथ अंक प्राप्त करते हैं।
  • यह एक मॉडल के प्रदर्शन को समझने में मदद करने के लिए प्रदर्शन और एक स्वचालित शिक्षण मॉडल की मापा विशेषताओं के बीच संबंधों को रेखांकित करेगा।
  • कोलियरिटी और समायोजन से संबंधित समस्याओं की जांच और पता करेंगे।
  • आयामों की कमी को पहचानें और समझें।
  • तकनीकी प्रोफ़ाइल के बिना इच्छुक पार्टियों को डेटा खनन के परिणाम तैयार करें और प्रस्तुत करें।

कोर्स 2: डेटा एनालिटिक्स: ग्राहकों की प्राथमिकताओं की भविष्यवाणी करना।

वह कोर्स में क्या करेगा

  • यह नए लोगों की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल बनाने के लिए डेटा में पैटर्न का पता लगाएगा, उदाहरण के लिए: ऑनलाइन ग्राहकों के लिए एक ब्रांड के लिए वरीयता का अनुमान लगाना)।
  • यह एसोसिएशन नियमों का उपयोग करके उत्पादों की सिफारिश करने के लिए समानता विश्लेषण चलाएगा।
  • यह मौजूदा डेटाबेस से डेटा निकालने के लिए SQL क्वेरी बनाएगा।
  • यह एक ब्रांड के लिए वरीयताओं की भविष्यवाणी करने के लिए निर्णय पेड़ों के साथ अनुभव को गहरा करेगा।
  • यह निकटतम पड़ोस और समर्थन वेक्टर मशीनों जैसे क्लासिफायर का उपयोग करेगा।
  • वर्गीकरण विश्लेषण निष्पादित करें।
  • आप उत्पादों के बीच संबंधों का पता लगाने के लिए मार्केट-बास्केट विश्लेषण और एसोसिएशन नियमों का उपयोग करेंगे।
  • क्रॉस सत्यापन विधियां लागू करें।
  • यह मुख्य त्रुटि मेट्रिक्स की जांच करके क्लासिफायर्स के पूर्वानुमानात्मक प्रदर्शन का मूल्यांकन करेगा।
  • यह अपने मापदंडों को समायोजित करके एक क्लासिफायरियर के प्रारंभिक प्रदर्शन का अनुकूलन करेगा।
  • किसी क्लासिफायरियर के आउटपुट की व्याख्या करें और उस परफ़ॉर्मेंस का उपयोग अपनी प्रदर्शन विशेषताओं के आधार पर विभिन्न क्लासिफ़ायरर्स के बीच चयन करने के लिए करें।
  • प्री डेटा माइनिंग के लिए डेटा प्रोसेस करेगा, उदाहरण के लिए: फ़िल्टर लागू करें, खोए हुए डेटा से निपटें।
  • किसी मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए फीचर इंजीनियरिंग को लागू करें।
  • यह ई-कॉमर्स में डेटा माइनिंग लागू करेगा, उदाहरण के लिए: ग्राहक विभाजन, सिफारिश की रणनीति।
  • प्रबंधन को डेटा खनन के परिणाम पेश करें।

कोर्स 3: डीप एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन

वह कोर्स में क्या करेगा

  • यह डेटा विश्लेषण परियोजना के व्यावसायिक उद्देश्य को परिभाषित करेगा और शुरू में एक यथार्थवादी विश्लेषण योजना बनाएगा।
  • आर में डेटा को संभालेंगे।
  • यह एक अस्तित्व डेटाबेस से डेटा निकालने और CSV फ़ाइल में निर्यात करने के लिए SQL क्वेरी बनाएगा।
  • आर में विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों और वर्णनात्मक आंकड़ों का उपयोग करके डेटा का पता लगाएगा।
  • आर में वर्गीकरण मॉडलिंग तकनीकों को चुनें और उनका मूल्यांकन करें।
  • आर में प्रतिगमन तकनीकों का चयन और मूल्यांकन करेगा।
  • समय श्रृंखला में डेटा का विश्लेषण करें।
  • त्रुटि विश्लेषण निष्पादित करें।
  • प्रदर्शन मैट्रिक्स की एक श्रृंखला की व्याख्या करेगा।
  • यह एक व्यापार दर्शकों के लिए अत्यधिक तकनीकी डेटा खनन परिणाम पेश करेगा।

कोर्स 4: बिग डेटा: वेब माइनिंग।

वह कोर्स में क्या करेगा

  • यह व्यावसायिक उद्देश्यों को डेटा माइनिंग के अवसरों में ले जाएगा।
  • पैटर्न की खोज करने या डेटा की खोज करने के लिए डेटा माइनिंग विधियों का उपयोग करके बहुत बड़े डेटा सेटों का अधिग्रहण, प्रक्रिया और विश्लेषण करें।
  • विभिन्न प्रकार के डेटा में स्वचालित लर्निंग टूल इंस्टॉल, निष्पादित और लागू करें।
  • यह डेटा विश्लेषण के लिए अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (AWS) क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म को संचालित करेगा।
  • आप AWS प्लेटफॉर्म पर बहुत बड़े सार्वजनिक डेटा सेटों की खोज करेंगे और उन्हें इकट्ठा करेंगे।
  • यह वेब पृष्ठों से सुविधाओं को निकालने के लिए एक शाब्दिक विश्लेषण निष्पादित करने वाले डेटा विश्लेषण के लिए इलास्टिक मैप-रिड्यूस (EMR) और एक Hadoop क्लस्टर को कॉन्फ़िगर और निष्पादित करेगा।
  • भावनाओं के विश्लेषण के लिए स्वचालित शिक्षण मॉडल विकसित और लागू करें।
  • पूर्वानुमान बनाने और उन पूर्वानुमानों की विश्वसनीयता स्थापित करने के लिए डेटा विश्लेषण और डेटा खनन के परिणामों की व्याख्या करें।
  • यह मशीन सीखने के तरीकों को लागू करने पर आमतौर पर की गई गलतफहमी और त्रुटियों से बच जाएगा।
  • यह परिणामों को प्रबंधन और अन्य गैर-तकनीकी दर्शकों के लिए संचार करेगा।

कौशल आप प्राप्त करेंगे

डेटा विश्लेषण / बिग डेटा प्रोग्राम पूरा होने पर, छात्र निम्नलिखित में सक्षम होंगे:

  • व्यावसायिक समस्याओं के प्रकारों की पहचान करें जिनके लिए डेटा विश्लेषण व्यवसाय निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए सार्थक जानकारी प्रदान कर सकता है।
  • डेटा माइनिंग के अवसरों में व्यावसायिक उद्देश्यों का अनुवाद करें।
  • विभिन्न प्रकार के डेटा के लिए सांख्यिकीय मशीन लर्निंग टूल स्थापित, निष्पादित और लागू करें।
  • इलेक्ट्रॉनिक कॉमर्स में डेटा माइनिंग लागू करें, मशीन लर्निंग की सांख्यिकीय तकनीकों के उपयोग में अत्यधिक सक्षम हो, जैसे कि वर्गीकरण और प्रतिगमन।
  • डेटा अन्वेषण, पैटर्न की खोज करने और व्यावसायिक प्रश्नों का उत्तर देने के लिए क्लाउड-आधारित डेटा माइनिंग विधियों का उपयोग करके बहुत बड़े डेटासेटों का अधिग्रहण, प्रक्रिया और विश्लेषण।
  • संभावित पैटर्न को पहचानने के लिए डेटा की कल्पना करें।
  • पूर्वानुमान बनाने और उन भविष्यवाणियों की विश्वसनीयता स्थापित करने के लिए डेटा विश्लेषण के परिणामों की व्याख्या करें।
  • प्रबंधन और अन्य गैर-तकनीकी दर्शकों के लिए डेटा माइनिंग के परिणामों का संचार करें।

उपकरण

उपकरण का सेट लगातार उद्योग में परिवर्तन के अनुकूल होने के लिए विकसित हो रहा है। वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले उपकरण निम्नलिखित हैं:

  • WEKA मशीन लर्निंग पैकेज।
  • सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषा और आर विश्लेषण पैकेज की एक श्रृंखला
  • अमेज़ॅन वेब सर्विसेज इलास्टिक मैप कम करें।

पूर्व आवश्यकताएं

  • कम से कम एक साल का कार्यानुभव।
  • विंडोज, मैक, लिनक्स में ज्ञान।
  • आंकड़ों में बुनियादी ज्ञान।
अंतिम मार्च 2020 अद्यतन.

स्कूल परिचय

La Universidad Cenfotec es una institución de educación superior privada con autonomía académica, administrativa y financiera, que tiene como fin primordial el diseño curricular y ejecución de program ... और अधिक पढ़ें

La Universidad Cenfotec es una institución de educación superior privada con autonomía académica, administrativa y financiera, que tiene como fin primordial el diseño curricular y ejecución de programas para la formación y actualización de profesionales, así como la realización de programas de investigación en el campo de las tecnologías digitales. कम पढ़ें

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