26 数据科学 预科 Programs in 美國

利用分析来做出更明智的投资决策。

数据科学一直被列为最热门的职业之一。对能够管理和利用数据洞察的专业人士的需求比以往任何时候都更加明显。本课程所教授的课程旨在满足数据专业人员日益增长的多学科需求。通过涵盖广泛的主题，该课程解决了成功开展基于数据的项目所需的各种技能。涵盖的主题包括数据驱动的发现和预测、大规模数据工程（检查、清理、转换和建模数据）、结构化和非结构化数据、计算统计、模式识别、数据挖掘、数据可视化、数据库、SQL、Python 编程和机器学习。 \n \n加州大学欧文分校为期 3 个月的数据科学研究生加速证书课程 (ACP) 涵盖了数据科学的广泛主题，包括数据驱动的发现和预测、大规模数据工程（检查、清理、转换和建模数据）、结构化和非结构化数据、计算统计、模式识别、数据挖掘、数据可视化、数据库、SQL、Python 和机器学习。

关于设计和实施监测和评估 (M&E) 系统的免费课程。

离散和连续时间马尔可夫链、泊松过程、随机游走、分支过程、首次通过时间、递归和瞬态、平稳分布。非统计学硕士生可能会考虑参加 STATS 215。

数据科学证书适用于拥有科学，技术，工程或数学（STEM）领域的理学学士，但缺乏足够的数据科学背景以获得数据科学理学硕士学位的学生。

关于 Microsoft Power BI 数据可视化和报告的免费课程 - 附带证书。

机器学习和自然语言处理定义了人工智能的现状。 这些技术是数据挖掘和数据分析的一种形式，它们不断从所提供的信息中学习。

介绍微积分（微分和积分）、概率（离散和连续随机变量）和线性代数（向量空间、矩阵和线性系统）的关键概念。

任何希望将关系数据库的强大功能与新的“大数据”管理框架结合使用以进行数据存储和检索，以及用于支持管理决策的数据分析的人，都可以使用该程序。数据架构师，数据分析师，数据库管理员和信息技术人员都可以从此计划中受益。

介绍应用于所有组织层面（细胞、组织、器官系统）的生理学原理。为学习更高级的生理学课程做准备。主题包括体内平衡和神经、肌肉、呼吸、心血管、肾脏、内分泌、胃肠道和代谢生理学。学生必须注册两个部分：讲座和实验室。

此数据科学证书课程为自定进度课程，旨在帮助学生学习数据科学原理。课程为学生提供 R、Python 和 Tableau 等关键技术的知识。通过向业界公认的作者和顾问学习，参与者可以了解监督和非监督学习模型，例如线性回归、逻辑回归、聚类、降维、KNN、AI 应用和深度学习。

该课程教授业务分析，机器学习算法，使用TensorFlow进行深入学习以及使用Python进行编程的统计数据。它将帮助你探索，分析和解释不同类型的数据。

这门综合课程将指导您学习如何使用 Python 的强大功能来分析数据、创建漂亮的可视化效果以及使用强大的机器学习算法！