-
規模に特化したデータサイエンス
説明 スケーラブルなデータ管理を学び、ビッグ データ テクノロジを評価し、効果的な視覚化を設計します。 このスペシャライゼーションでは、データ サイエンスの中級トピックをカバーします。 スケーラブルな SQL および NoSQL データ管理ソリューション、データ マイニング アルゴリズム、実践的な統計および機械学習の概念に関する実践的な経験を積むことができます。 また、データを視覚化し、結果を伝達する方法も学びます。
-
Pythonスペシャライゼーションを使用した応用データサイエンス
説明 このミシガン大学の専門分野の 5 つのコースは、Python プログラミング言語を通じて学習者にデータ サイエンスを紹介します。 このスキルベースの専門分野は、基本的な Python またはプログラミングの背景を持ち、一般的な Python ツールキットを通じて統計、機械学習、情報視覚化、テキスト分析、ソーシャル ネットワーク分析テクニックを適用したいと考えている学習者を対象としています。
-
臨床データ科学専門
説明 医師、看護師、医療システムによって生成されたデータを使用して、将来の患者のケアを改善する方法に興味がありますか? もしそうなら、あなたは将来臨床データサイエンティストになれるかもしれません! この専門分野では、学習者に電子医療記録と臨床データを実行するための情報学ツールの使用に関する実践的な経験を提供します。
-
データサイエンス専門分野向けのSQLの基礎を学ぶ
説明 この専門分野は、SQL クエリの流暢さを向上させたいと考えている、コーディング経験のない学習者を対象としています。 データ サイエンス アプリケーションを使用した XNUMX つの段階的に難易度の高い SQL プロジェクトを通じて、SQL の基本、データ ラングリング、SQL 分析、AB テスト、Apache Spark を使用した分散コンピューティングなどのトピックを取り上げます。 これらのトピックで準備するものは…
-
データサイエンス専門分野の数学
説明 データ サイエンスにおける多数の標準モデルと構造の背後には、物事を機能させるための数学があります。 データサイエンスで成功するには、それを理解することが重要です。 この専門分野では、幅広い数学ツールを取り上げ、それらがデータ サイエンスでどのように発生するかを見ていきます。 次のような重要な分野をカバーします…
-
MATLABスペシャライゼーションを使用した実用的なデータサイエンス
説明 あなたは、質問に答えるためにデータを使用することが増えている業界または分野にいますか? 膨大な量のデータを扱っていて、それを理解する必要がありますか? データを使って有意義なタスクを実行するために、フルタイムのソフトウェア開発者や統計学者になることは避けたいですか? この専門分野を完了するには…
-
データサイエンス専門
説明 適切な質問をし、データセットを操作し、視覚化を作成して結果を伝えます。 このスペシャライゼーションでは、適切な種類の質問から推論、結果の公開まで、データ サイエンス パイプライン全体で必要となる概念とツールをカバーします。 最後の Capstone プロジェクトでは、…を構築することで学んだスキルを応用します。
-
ゲノムデータ科学専門
説明 ゲノミクスが医学的発見の革命を引き起こす中、ゲノムをより深く理解し、ゲノム データセットからのデータと情報を活用できることが不可欠になっています。 ゲノムデータサイエンスは、統計とデータサイエンスをゲノムに応用する分野です。 このスペシャライゼーションでは、次の概念とツールについて説明します。
-
データサイエンス：Rスペシャライゼーションを使用する基盤
説明 適切な質問をし、データセットを操作し、視覚化を作成して結果を伝えます。 このスペシャライゼーションでは、データの取得、クリーニング、探索、R でのプログラミング、再現可能な調査の実施など、基本的なデータ サイエンス ツールとテクニックをカバーします。 この専門分野を修了した学習者は、データ サイエンス: 統計と機械学習の専門分野を受講する準備が整います。
-
データサイエンス：統計と機械学習の専門化
説明 モデルを構築し、推論を行い、インタラクティブなデータ製品を提供します。 この専門分野は、「データ サイエンス: R 専門分野を使用した基礎」の内容を継続し、発展させています。 統計的推論、回帰モデル、機械学習、データ製品の開発をカバーします。 Capstone プロジェクトでは、以下を使用してデータ製品を構築することで学んだスキルを応用します。
