9 Sciences des données Certificat Degree Programs in États-Unis d'Amérique

Ce programme est intéressant pour tous ceux qui souhaitent utiliser les puissantes capacités des bases de données relationnelles en conjonction avec les nouveaux cadres de gestion «Big Data» pour le stockage et la récupération des données, et pour l'analyse des données en soutien à la prise de décision de gestion. Les architectes de données, les analystes de données, les administrateurs de bases de données et les membres du personnel des technologies de l'information peuvent tous bénéficier de ce programme.

Le certificat en science des données est destiné aux étudiants qui possèdent un baccalauréat en sciences, technologie, ingénierie ou mathématiques (STEM), mais qui n'ont pas suffisamment d'expérience en sciences des données pour être admis à la maîtrise en sciences des données.

La science des données est continuellement classée parmi les professions les plus demandées. Le besoin de professionnels capables de gérer et d'exploiter les données est plus évident que jamais. Le cursus enseigné dans ce programme est conçu pour répondre aux besoins multidisciplinaires croissants des professionnels de la science des données. En couvrant un large éventail de sujets, le programme aborde la grande variété de compétences nécessaires pour travailler avec succès sur des projets basés sur des données. Les sujets abordés comprennent 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 des formes, l'exploration des données, la visualisation des données, les bases de données, SQL, la programmation Python et l'apprentissage automatique.\n\nLe programme de certificat accéléré (ACP) de trois mois de l'UC Irvine en science des données couvre un large éventail de sujets dans ce domaine, notamment la découverte et la prédiction fondées 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 des formes, l'exploration des données, la visualisation des données, les bases de données, SQL, Python, et l'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel définissent l'état actuel de l'intelligence artificielle. Ces technologies, qui sont une forme d'exploration et d'analyse des données, tirent continuellement des enseignements des informations fournies.

Ce certificat en science des données, un programme autodidacte, est conçu pour aider les étudiants à apprendre les principes de la science des données. Le programme d'études permet aux étudiants d'acquérir des connaissances sur les technologies clés, notamment R, Python et Tableau. En s'appuyant sur des auteurs et des consultants reconnus par l'industrie, les participants acquièrent une compréhension des modèles d'apprentissage supervisés et non supervisés tels que la régression linéaire, la régression logistique, le clustering, la réduction de la dimensionnalité, le KNN, les applications de l'IA et l'apprentissage profond (Deep Learning).

Ce certificat prépare les étudiants à travailler en tant que programmeurs juniors, programmeurs/analystes et analystes et concepteurs de systèmes. Les domaines privilégiés sont Visual Basic, Access et SQL Server. Les systèmes d'information informatique (CIS) offrent aux étudiants un large éventail de connaissances dans l'application des ordinateurs aux besoins émergents des entreprises et de l'industrie. Les programmes d'études en SIC préparent les étudiants à occuper des postes de débutants dans les domaines de la programmation informatique, de l'analyse des systèmes, de la programmation des bases de données, du service d'assistance, des opérations informatiques et de la gestion des réseaux, de la gestion des systèmes d'information et des postes de vente et d'information technique.