Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная специализация по методам обработки данных Google для повышения качества, Университет Колорадо в Боулдере.

Стажировка – серия курсов из трех частей.

Навыки анализа данных высоко востребованы работодателями как в Израиле, так и за рубежом. Эта специализация подходит всем, кто интересуется анализом данных для улучшения качества и процессов в бизнесе и промышленности.

Пройдя это обучение, вы разовьете свои способности анализировать данные и интерпретировать результаты, а также приобретете новые навыки, такие как использование RStudio и RMarkdown. Если вы ищете работу в области анализа данных, операций или просто хотите больше работать с данными, эта стажировка — отличный способ начать работу в этой области.

рекомендация

• Студентам рекомендуется проходить стажировку в том порядке, в котором представлены курсы.

Дополнительная информация

Эту стажировку можно пройти для получения академического кредита в рамках программы магистратуры в области науки о данных (MS-DS) в CU Boulder, предлагаемой на платформе Coursera. MS-DS — это междисциплинарная степень, объединяющая преподавателей различных факультетов Калифорнийского университета в Боулдере, таких как прикладная математика, информатика, информатика и другие.

MS-DS подходит для людей с широким опытом в области математики, статистики, информатики и информатики, поскольку прием осуществляется на основе результатов и не требует процедуры приема. Дополнительную информацию о программе MS-DS можно найти на сайте Coursera .

Прикладной учебный проект

Учащиеся развивают понимание того, как управлять, описывать и анализировать непрерывные и дискретные данные, используя примеры из мира бизнеса и промышленности. Они исследуют, как оценивать процессы на предмет источников изменений с течением времени, а также определять возможности процессов в соответствии с требованиями клиентов.

Учащиеся знакомятся с процедурами анализа для оценки систем измерения непрерывных и дискретных данных, чтобы принимать решения о возможностях и приемлемости системы измерения. Задания требуют от учащихся выполнения анализа различных типов данных и сценариев, интерпретации результатов и принятия соответствующих решений.