Executive Development Programme in Data Science for Automation
-- अभी देख रहे हैंThe Executive Development Programme in Data Science for Automation is a certificate course designed to empower professionals with essential data science skills for automation. This programme is crucial in today's data-driven world, where businesses are increasingly relying on automation to streamline operations and make informed decisions.
3,219+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
कहीं से भी सीखें
साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफाइल में जोड़ें
पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
• Fundamentals of Data Science: Introducing key concepts, including data acquisition, cleaning, and preparation. Covering data visualization, statistics, and machine learning fundamentals.
• Machine Learning Algorithms: Exploring various supervised and unsupervised learning techniques, such as linear regression, logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines, and clustering algorithms.
• Python for Data Science: Mastering Python libraries for data analysis and machine learning, such as NumPy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn, and TensorFlow.
• Big Data Analytics: Understanding and managing large-scale datasets using tools like Hadoop, Spark, Hive, and Pig.
• Deep Learning for Automation: Diving into neural networks, convolutional neural networks, recurrent neural networks, and long short-term memory networks for automation applications.
• Data-Driven Decision Making: Analyzing business problems and using data-driven insights to make informed decisions, covering A/B testing, hypothesis testing, and predictive modeling.
• Data Ethics and Privacy: Addressing ethical considerations, including data privacy, security, and biases, and their implications for data science and automation.
• Natural Language Processing (NLP): Learning NLP techniques for text processing, sentiment analysis, and topic modeling, using libraries such as NLTK, spaCy, and Gensim.
• Data Engineering for Data Science: Developing data pipelines and managing data storage for efficient data science operations, including SQL, NoSQL, and cloud storage solutions.
करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
- डिजिटल प्रमाणपत्र
- कोर्स सामग्री
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