Aperçu
La demande pour les praticiens des données a considérablement augmenté au cours des dernières années. La science des données est continuellement classée parmi les professions les plus demandées et le besoin de professionnels qualifiés pour gérer et exploiter les informations provenant des données est plus clair que jamais. Le programme enseigné dans ce Certificat en Science des Données est conçu pour répondre aux besoins croissants des professionnels des données à tous les niveaux.
Ce programme couvre un large éventail de sujets en science des données, y compris la découverte et la prédiction basées sur les données, l'ingénierie des données à grande échelle (inspection, nettoyage, transformation et modélisation des données), les données structurées et non structurées, les statistiques computationnelles, la reconnaissance de motifs, l'exploration de données, la visualisation des données, les bases de données, SQL, Python et l'apprentissage automatique.
Aperçu de la carrière
Résumé des professions pour les développeurs de logiciels, applications aux États-Unis.
- Emplois : 33 286 (2019)
- Croissance projetée : 18,7 % (2019-2029)
- Salaire annuel : 118k $ (salaire médian)
Avantages du programme
- Apprenez auprès d'experts de l'industrie comment utiliser une combinaison de techniques scientifiques, artistiques et commerciales pour fournir de nouvelles perspectives et une intelligence concurrentielle
- Décrivez les phases du cycle de vie analytique
- Utilisez une variété d'outils et de techniques en statistiques et en informatique pour analyser les données
- Décrivez et utilisez les outils et technologies typiques nécessaires pour modéliser et analyser de grands ensembles de données (big data)
- Expliquez l'utilisation des outils typiques pour explorer les données (R, STATISTICA, Hadoop, etc.)
- Utilisez une mentalité inquisitive de "hacker" pour découvrir de nouvelles significations à partir des données existantes
- Concevez, modélisez et gérez efficacement des bases de données
- Décrivez et utilisez des ensembles de données non structurées et structurées en tirant parti des outils d'analyse de texte.
- Définissez les exigences, développez une architecture et mettez en œuvre un plan d'entrepôt de données