University of California, Irvine - Division of Continuing Education
Πρόγραμμα επιταχυνόμενου πιστοποιητικού: Επιστήμη δεδομένων
Irvine, Ηνωμένες Πολιτείες
Πιστοποιητικό
ΔΙΆΡΚΕΙΑ
3 μήνες
ΓΛΏΣΣΕΣ
Αγγλικά
ΡΥΘΜΌΣ
Πλήρης απασχόληση
ΠΡΟΘΕΣΜΊΑ ΕΦΑΡΜΟΓΉΣ
ΠΡΩΙΜΌΤΕΡΗ ΗΜΕΡΟΜΗΝΊΑ ΈΝΑΡΞΗΣ
24 Sep 2026
ΔΊΔΑΚΤΡΑ
USD 7.900 *
ΜΟΡΦΉ ΜΕΛΈΤΗΣ
Στην Πανεπιστημιούπολη
* κατά προσέγγιση συνολικό κόστος: $ 14,100 USD, εξαιρούνται τα αεροπορικά εισιτήρια. δίδακτρα πρακτικής: $ 2.900
ΣΦΑΙΡΙΚΗ ΕΙΚΟΝΑ
Η Επιστήμη των Δεδομένων κατατάσσεται συνεχώς ως ένα από τα πιο απαιτούμενα επαγγέλματα. Η ανάγκη για επαγγελματίες που μπορούν να διαχειριστούν και να αξιοποιήσουν πληροφορίες από δεδομένα είναι σαφέστερη από ποτέ. Το πρόγραμμα σπουδών που διδάσκεται σε αυτό το πρόγραμμα έχει σχεδιαστεί για να ανταποκρίνεται στις διευρυμένες πολυεπιστημονικές ανάγκες των επαγγελματιών δεδομένων. Καλύπτοντας ένα ευρύ φάσμα θεμάτων, το πρόγραμμα εξετάζει τη μεγάλη ποικιλία δεξιοτήτων που απαιτούνται για να εργαστούν σε επιτυχημένα έργα βάσει δεδομένων. Τα θέματα που καλύπτονται περιλαμβάνουν ανακάλυψη και πρόβλεψη βάσει δεδομένων, μηχανική δεδομένων σε κλίμακα (επιθεώρηση, καθαρισμός, μετασχηματισμός και μοντελοποίηση δεδομένων), δομημένα και μη δομημένα δεδομένα, υπολογιστικά στατιστικά στοιχεία, αναγνώριση προτύπων, εξόρυξη δεδομένων, οπτικοποίηση δεδομένων, βάσεις δεδομένων, SQL, προγραμματισμός Python, και μηχανική μάθηση.
Το πρόγραμμα Accelerated Certificate (ACP) 3 μηνών από το UC Irvine στην Επιστήμη Δεδομένων καλύπτει ένα ευρύ φάσμα θεμάτων στην επιστήμη των δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων της ανακάλυψης και της πρόβλεψης βάσει δεδομένων, της μηχανικής δεδομένων σε κλίμακα (επιθεώρηση, καθαρισμός, μετασχηματισμός και μοντελοποίηση δεδομένων) , δομημένα και μη δομημένα δεδομένα, υπολογιστικά στατιστικά στοιχεία, αναγνώριση προτύπων, εξόρυξη δεδομένων, οπτικοποίηση δεδομένων, βάσεις δεδομένων, SQL, Python και μηχανική μάθηση.
Οφέλη
- Χρησιμοποιήστε τεχνικές τεχνικές για την παροχή πληροφοριών και επιχειρηματικών πληροφοριών.
- Εφαρμόστε μαθηματικές έννοιες, συμπεριλαμβανομένων πιθανότητας, συμπερασμάτων και μοντελοποίησης στην πρακτική εφαρμογή έργου δεδομένων.
- Περιγράψτε και χρησιμοποιήστε βιομηχανικά πρότυπα εργαλεία και τεχνολογίες που απαιτούνται για τη μοντελοποίηση και την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων.
- Χρησιμοποιήστε την προσέγγιση μοντελοποίησης δεδομένων για να λάβετε τη βέλτιστη επιχειρηματική απόφαση.
- Εφαρμογή αλγορίθμων μηχανικής μάθησης.
- Εφαρμόστε εργαλεία ανάλυσης κειμένου σε μη δομημένα και δομημένα σύνολα δεδομένων.
- Ανάπτυξη και εφαρμογή προγράμματος αποθήκης δεδομένων.
- Κερδίστε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στην παγκόσμια αγορά εργασίας μέσω πρακτικής άσκησης σε αμερικανική εταιρεία.
Απαιτήσεις Πιστοποιητικού
Για να αποκτήσουν ένα πιστοποιητικό στο UC Irvine Division of Continuing Education, οι μαθητές πρέπει να ολοκληρώσουν όλα τα απαιτούμενα μαθήματα με βαθμό "C" ή καλύτερο.
Πρόγραμμα Πρακτικής Άσκησης
Ως προαιρετικό τελευταίο μάθημα και με επιπλέον χρέωση 2.900 $, έχετε την ευκαιρία να εφαρμόσετε ακαδημαϊκή θεωρία και να αποκτήσετε πρακτική εμπειρία σε μια ποικιλία επιχειρήσεων και βιομηχανιών για 10 εβδομάδες. Ένα ερευνητικό έργο παρέχει επιπλέον εκπαίδευση. Επίσης περιλαμβάνονται στην πρακτική άσκηση τα εργαστήρια Ανάπτυξης Βιογραφιών και Δεξιοτήτων.
Πρόγραμμα
Οι μαθητές θα τοποθετηθούν σε πρόγραμμα πρωινού (9: 00-12: 00) ή απόγευμα (13: 00-16: 00). Τα μαθήματα στο πρόγραμμα λαμβάνονται διαδοχικά, ολοκληρώνοντας ένα πριν προχωρήσουμε στο επόμενο. Τα προγράμματα δεν είναι εγγυημένα και ενδέχεται να αλλάξουν. Ένα τελικό πρόγραμμα θα δοθεί την πρώτη ημέρα του προγράμματος.
Διδακτέα ύλη
Πρακτικά Μαθηματικά και Στατιστική για την Επιστήμη των Δεδομένων
Τα Πρακτικά Μαθηματικά και η Στατιστική είναι το θεμέλιο των τομέων της Επιστήμης Δεδομένων και της Προγνωστικής Ανάλυσης. Τα στατιστικά στοιχεία χρησιμοποιούνται σε κάθε μέρος της επεξεργασίας δεδομένων των επιχειρήσεων, της επιστήμης και των θεσμικών οργάνων. Αυτό το μάθημα καλύπτει θεμελιώδεις στατιστικές δεξιότητες που απαιτούνται για την Επιστήμη των Δεδομένων και την Προγνωστική Ανάλυση. Αυτό είναι ένα μάθημα προσανατολισμένο στην εφαρμογή και η προσέγγιση είναι πρακτική. Οι μαθητές θα ρίξουν μια ματιά σε διάφορες στατιστικές τεχνικές και θα συζητήσουν καταστάσεις στις οποίες κάποιος θα χρησιμοποιούσε κάθε τεχνική, τις υποθέσεις που γίνονται από κάθε μέθοδο, τον τρόπο ρύθμισης της ανάλυσης, καθώς και τον τρόπο ερμηνείας των αποτελεσμάτων. Αυτό το μάθημα ξεκινά με μια εισαγωγή στην ανάλυση δεδομένων. Στη συνέχεια, το μάθημα καλύπτει τις θεμελιώδεις έννοιες της περιγραφικής στατιστικής, των πιθανοτήτων και της στατιστικής συμπερασμάτων, οι οποίες περιλαμβάνουν το κεντρικό οριακό θεώρημα και τον έλεγχο υποθέσεων. Από εκεί το μάθημα θα επικεντρωθεί σε διάφορα στατιστικά τεστ, συμπεριλαμβανομένου του τεστ ανεξαρτησίας Chi-Square, των t-test, της συσχέτισης, της ANOVA, της γραμμικής παλινδρόμησης, των χρονοσειρών και της εφαρμογής τεχνικών που έχουν μάθει προηγουμένως σε νέες καταστάσεις.
Εισαγωγή στον Προγραμματισμό Python
Εισαγωγή στην Python είναι μια αρχική εισαγωγή στον προγραμματισμό χρησιμοποιώντας Python. Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για όσους δεν έχουν εμπειρία προγραμματισμού και δεν έχουν τεχνικό υπόβαθρο. Είναι για όσους θέλουν μια ήπια εισαγωγή. Μετά από αυτό το μάθημα, οι μαθητές μπορεί να θέλουν να παρακολουθήσουν ένα πιο ενδιάμεσο ή προχωρημένο μάθημα Python. Ή, μπορεί να αισθάνονται αρκετά σίγουροι για να αρχίσουν να μαθαίνουν μόνοι τους. Εάν δεν έχετε ένα υπόβαθρο στην Python, αλλά έχετε ένα καλό υπόβαθρο σε Java, C ή άλλη γλώσσα, αυτό το μάθημα μπορεί να είναι αργό για εσάς. Οι μαθητές θα μάθουν τα εξής: πώς να χρησιμοποιούν τύπους μεταβλητών, έλεγχο ροής και συναρτήσεις, πώς να αλληλεπιδρούν με το σύστημα μέσω Python, πώς να γράφουν απλά σενάρια για την επεξεργασία κειμένου και πώς να χρησιμοποιούν το Jupyter, ένα δημοφιλές εργαλείο ανάπτυξης για την Python.
Βασικές αρχές της Επιστήμης Δεδομένων
Στόχος αυτού του μαθήματος είναι να απομυθοποιήσει την επιστήμη των δεδομένων και να εξοικειώσει τους φοιτητές με τις βασικές δεξιότητες, τεχνικές και έννοιες των επιστημόνων δεδομένων. Ξεκινώντας με θεμελιώδεις έννοιες όπως η ταξινόμηση αναλυτικών στοιχείων, η Πρότυπη Διαδικασία Διακλαδικής Εξόρυξης Δεδομένων και τα διαγνωστικά δεδομένων, το μάθημα θα προχωρήσει στη σύγκριση της επιστήμης δεδομένων με τις κλασικές στατιστικές τεχνικές. Μια επισκόπηση των πιο κοινών τεχνικών που χρησιμοποιούνται στην επιστήμη των δεδομένων, όπως ανάλυση δεδομένων, στατιστική μοντελοποίηση, μηχανική δεδομένων, σχεσιακές βάσεις δεδομένων, SQL και NoSQL, χειρισμός δεδομένων σε κλίμακα (μεγάλα δεδομένα), αλγόριθμους για εξόρυξη δεδομένων, ποιότητα δεδομένων, αποκατάσταση και θα καλύπτονται οι πράξεις συνοχής.
Μηχανική Δεδομένων
Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να ενισχύσει την επάρκεια των φοιτητών στο σχεδιασμό δεδομένων, τη διαχείριση δεδομένων, την αποθήκη δεδομένων, τη μοντελοποίηση δεδομένων και τις δεξιότητες χειρισμού ερωτημάτων. Τα θέματα περιλαμβάνουν τεχνικές και μεθόδους αναγνώρισης, εξαγωγής και προετοιμασίας δεδομένων για επεξεργασία με λογισμικό βάσης δεδομένων. Αποκτήστε μια επισκόπηση των βασικών τεχνικών της μηχανικής δεδομένων, όπως κανονικοποίηση δεδομένων, μηχανική δεδομένων, σχεσιακές και μη σχεσιακές βάσεις δεδομένων, SQL και NoSQL, χειρισμός δεδομένων σε κλίμακα (μεγάλα δεδομένα), αλγόριθμους για λειτουργίες δεδομένων. Οι μαθητές θα εργαστούν σε ομάδες σε ένα τελικό έργο για να εξερευνήσουν, να αναλύσουν, να συνοψίσουν και να παρουσιάσουν τα ευρήματα σε ένα πραγματικό σύνολο μεγάλων δεδομένων.
Προηγμένη Οπτικοποίηση
Η οπτικοποίηση παίζει θεμελιώδη ρόλο στην κατανόηση των ιδιοτήτων και των σχέσεων στα δεδομένα για την εξαγωγή πληροφοριών και την επικοινωνία των αποτελεσμάτων. Είτε τα αναλυτικά στοιχεία είναι περιγραφικά, διαγνωστικά, συνταγματικά ή προγραφικά, η οπτικοποίηση είναι απαραίτητη σε οποιονδήποτε κύκλο ανάλυσης. Αυτό το μάθημα θα επικεντρωθεί στην εφαρμογή διαφόρων μεθόδων και τεχνικών σε διαφορετικά στάδια του κύκλου ανάλυσης, όπως κατά την προετοιμασία δεδομένων, τη μοντελοποίηση και την αναφορά. Οι μαθητές θα μάθουν τεχνικές για την οπτικοποίηση μονομεταβλητών, πολυμεταβλητών, χρονικών, βασισμένων σε κείμενο, ιεραρχικών και δικτυακών/γραφικών δεδομένων τόσο σε ad hoc ανάλυση όσο και σε αυτοματοποιημένη παραγωγή.
Ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων
Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τεχνολογίες όπως MapReduce, Hadoop, Yarn και Apache Spark για να εξάγουν αξία από Big Data. Αυτό το μάθημα παρέχει μια εις βάθος επισκόπηση των Hadoop και Spark, των ακρογωνιαίων λίθων της επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων. Για να αποκρυσταλλώσουν τις έννοιες πίσω από το Hadoop και το Spark, οι μαθητές θα δουλέψουν μέσα από μια σειρά από σύντομες, εστιασμένες ασκήσεις. Οι έννοιες που καλύπτονται περιλαμβάνουν την αρχιτεκτονική Hadoop, το Apache Spark Big Data Framework, την απορρόφηση δεδομένων, την κατανεμημένη επεξεργασία και τον λειτουργικό προγραμματισμό. Επιπλέον, οι μαθητές θα μάθουν πώς να διαμορφώνουν και να εγκαθιστούν ένα σύμπλεγμα Hadoop, να γράφουν βασικά προγράμματα MapReduce, να χρησιμοποιούν προηγμένες πρακτικές προγραμματισμού MapReduce και να χρησιμοποιούν διεπαφές όπως το Pig και το Hive για να αλληλεπιδρούν με το Hadoop.
Ποιος πρέπει να παρευρεθεί
Αυτό το πρόγραμμα προορίζεται για επαγγελματίες σε μια ποικιλία βιομηχανιών και εργασιακών λειτουργιών που θέλουν να βοηθήσουν τον οργανισμό τους να κατανοήσει και να αξιοποιήσει τις τεράστιες ποσότητες διαφορετικών δεδομένων που συλλέγουν. Άλλοι που θα επωφεληθούν από αυτό το πρόγραμμα περιλαμβάνουν μηχανικούς δεδομένων, αναλυτές δεδομένων, επιστήμονες υπολογιστών, αναλυτές επιχειρήσεων, διαχειριστές βάσεων δεδομένων, ερευνητές και στατιστικολόγους.