Vereistes
- Ideale kandidate vir die kursus sal tipies oor die volgende beskik:
- Dissipline en oplettendheid
- Vermoë om navorsing te doen
- Vermoë om take met spoed, doeltreffendheid en akkuraatheid uit te voer
- Analitiese oordeel
- Geduld om tegniese/wetenskaplike data te interpreteer
- 'n Gewilligheid om te leer, jou moue op te rol en na jou droom te werk!
- 'n Rekenaar, tablet of slimfoon en 'n internetverbinding
- Basiese rekenaarvaardighede
Kenmerke
- Voordat jy met hierdie kursus oor Academy Europe begin voortgaan, neem ons aan dat jy 'n goeie aanleg het en logies kan dink. Jy moet iets anders wil probeer.
Teikengehore
- Hierdie kursus deur Academy Europe het ten doel om kwaliteit onderwys en opleiding aan studente oor te dra.
- Academy Europe is toegewy aan sy studente, hul spesifieke leervereistes en hul algehele leersukses.
- Hierdie kursus is gerig op 'n studentgesentreerde, onafhanklike studie, asinchroniese leerbenadering.
- Nadat hulle hierdie kursus oor Akademie Europa voltooi het, sal studente selfverbetering en bevordering in hul loopbane kry.
- Hierdie kursus is gebaseer op ten minste twee leervaardighede wat aan die gebruikers verskaf word deur oudio en visuele materiaal, video's, verbale aanbiedings en artikels, wat almal asinchroniseer is met afstandsonderrigbenadering.
Data Science for Business Course is gebaseer op teks- en video-leermateriaal deur Academy Europe.
Data Science for Business is bedoel vir verskeie soorte lesers:
- Sakelui wat saam met datawetenskaplikes sal werk, datawetenskap-georiënteerde projekte sal bestuur of in datawetenskap-ondernemings sal belê,
- Ontwikkelaars wat datawetenskap-oplossings gaan implementeer, en
- Aspirant data wetenskaplikes.
Dit is nie 'n kursus oor algoritmes nie, en ook nie 'n vervanging vir 'n kursus oor algoritmes nie. Ons het doelbewus 'n algoritme-gesentreerde benadering vermy. Ons glo daar is 'n relatief klein stel fundamentele konsepte of beginsels wat tegnieke onderlê om bruikbare kennis uit data te onttrek. Hierdie konsepte dien as die grondslag vir baie bekende algoritmes van data-ontginning. Boonop lê hierdie konsepte ten grondslag van die ontleding van datagesentreerde besigheidsprobleme, die skepping en evaluering van datawetenskapoplossings en die evaluering van algemene datawetenskapstrategieë en -voorstelle. Gevolglik het ons die uiteensetting rondom hierdie algemene beginsels georganiseer eerder as om spesifieke algoritmes. Waar nodig om prosedurebesonderhede te beskryf, gebruik ons 'n kombinasie van teks en diagramme, wat ons dink meer toeganklik is as 'n lys van gedetailleerde algoritmiese stappe.
Die kursus veronderstel nie 'n gesofistikeerde wiskundige agtergrond nie. Uit die aard daarvan is die materiaal egter ietwat tegnies - die doel is om 'n beduidende begrip van datawetenskap te gee, nie net om 'n hoëvlakoorsig te gee nie. Oor die algemeen het ons probeer om die wiskunde te minimaliseer en die uiteensetting so “konseptueel” moontlik te maak.
In hierdie kursus stel ons 'n versameling van die belangrikste fundamentele konsepte van datawetenskap bekend. Sommige van hierdie konsepte is "opskrifte" vir hoofstukke, en ander word meer natuurlik deur die besprekings bekendgestel (en dus word hulle nie noodwendig as fundamentele konsepte bestempel nie). Die konsepte strek oor die proses van die voorstelling van die probleem, tot die toepassing van datawetenskaptegnieke, tot die implementering van die resultate om besluitneming te verbeter. Die konsepte ondersteun ook 'n groot verskeidenheid besigheidsontledingsmetodes en -tegnieke.
Die konsepte pas in drie algemene tipes:
- Konsepte oor hoe datawetenskap in die organisasie en die mededingende landskap pas, insluitend maniere om datawetenskapspanne te lok, te struktureer en te koester; maniere om na te dink oor hoe datawetenskap tot mededingende voordeel lei; en taktiese konsepte om goed te vaar met datawetenskapprojekte.
- Algemene maniere van data-analities dink. Dit help om toepaslike data te identifiseer en toepaslike metodes te oorweeg. Die konsepte sluit die data-ontginningsproses sowel as die versameling van verskillende hoëvlak data-ontginningstake in.
- Algemene konsepte om werklik kennis uit data te onttrek, wat die groot verskeidenheid datawetenskaptake en hul algoritmes ondersteun.
Geagte studente,
Die teks- en videogebaseerde kursusse deur Academy Europe is daarop gemik om die studente van die belangrikste aspekte van die teoretiese en metodiese materiaal te voorsien. Daarbenewens sal hierdie kursusse ook fokus op die filosofiese agtergrond vir die ontwikkeling en gebruik van die teoretiese agtergrond en moet dus verstaan word as deels aanvullend tot die materiaal van die kursusnotas. Dit word aanvaar en sterk aanbeveel dat die studente bestudeer en vertroud raak met die kursusnotas.
Digitale ondersteuningshulpbronne
Al ons Hoër Onderwys-handboeke word vergesel van 'n reeks digitale ondersteuningsbronne.
Elke titel se hulpbronne is noukeurig aangepas by die spesifieke behoeftes van die spesifieke kursus se lesers.
Voorbeelde van die soort hulpbronne wat verskaf word, sluit in:
– ’n Wagwoordbeskermde area vir instrukteurs met byvoorbeeld PowerPoint-skyfies, ’n instrukteur se oplossingshandleiding en onderrignotas vir gevallestudies wat by die kursus ingesluit is.
– 'n Area vir studente wat byvoorbeeld nuttige sigblaaie insluit om gevallestudies in die kursus te vergesel, veelkeusevrae, besprekingsvrae-sigblaaie en nuttige webskakels.
Bemagtig Akademie Europa
Sluit aan by Academy Europe sosiale media kanale op Youtube, Facebook, Linkedin, Twitter en meer. Deel en hou daarvan deur jou sosiale media-rekeninge te gebruik.
Facebook: https://www.facebook.com/academyeurope
Twitter: https://twitter.com/academyeurope
Youtube: https://www.youtube.com/c/academyeurope
Linkedin: https://www.linkedin.com/company/academy-europe/
sertifisering
Academy Europe bied formele diplomas, sertifikate en e-sertifikate van hoë gehalte aan wat formele bewys en erkenning is van geakkrediteerde aanlynkursusse. Dit wys alle studente se vermoëns om te leer en hoë resultate te behaal en is baie nuttig om persoonlike loopbaan te bevorder, insluitend met CV's, werksaansoeke en selfverbeterings.