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数据科学研究生课程

Henry Harvin在印度前5名Upskilling课程列表中排名第1印度今天
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加快您在数据科学的着名后毕业程序的职业生涯使用印度的#1课程学习数据科学,并在您的职业生涯中取得进展了解广泛使用工具&技术和分析技术

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主要特征

1年的黄金会员资格

Live项目+每月刷草会议 +记录视频+每周工作支持+职业服务

9合1计划

培训+项目+实习+认证+地点+电子学习+训练营+ Hackathons +黄金会员资格

25+行业分级项目

我们的培训师在19+体验中熟悉了主题。他们专注于给学习者行业分级项目,根据课程,在培训期间的实际和深入学习主题

100%的招聘援助和实习

每周工作支持+电子学习访问+技能浓缩会议+ 12个月的训练营投刷会话

Capstone项目

基于模块的Capstone项目,以获得知识和技能的专业化。本课程为您提供特定的Capstone项目,以累计了解该主题。完成本项目后,学习者将被称为数据科学家

12个月的计划

6个月课程+ 6个月的实习。课程是由行业专家设计的,以获得对主题的实质性知识。分配模块专用足够的时间范围,以便详细了解课程


关于数据科学的毕业生计划

为什么数据科学?

根据最近的评估,超过93%的公司使用人工智能来增强产品和服务

           ●43%的专业人士在印度的商业分析中,3年的工作经验
           ● 67% Jobs 开放,可供少于5年的经验

           ● 据估计,到2022年的工作 数据科学和分析竞技场将有一个空白   

              2.9百万个工作岗位   

           ● 估计数据科学行业估计以卓越的速度增长 33.7%  

              复古(复合年增长率)

           ● 据估计,印度将成为其中之一前5名主要市场在大数据中           

              the end of 2021


“大数据是正在发生的所有Mega趋势的基础”   - Chris Lynch 


期间

               12个月:6个月课程+ 6个月实习:讲师 - LED在线直播         

                 Classroom Sessions                  

             ● 现场项目提高对主题的理解 

             ● Capstone项目作为最终的任务 

             ● 训练营一年的会议


HenryHarvin®的培训师

              ● Trainers with 23+经历在行业中全球认证 

              ●具有广泛教学经验的主题和工具的专业知识

                  having trained全球897个个人                                              

              ●有志愿者可以免费参加多次会话有多个培训师


准备好工作

关于数据科学形式毕业后的成功完成亨利赫文® 

暴露在高薪工作中,并在全球范围内填补300万个工作的空白


校友状态

成为Henry Harvin精英分析学院的一部分® &加入全球18,000多个强大的校友网络


学习数据科学的好处

           ● 完成了 在分析工具和技术中 Python,Tableau,SQL
          ● 了解机器学习技术,如回归,预测
               聚类,时间序列预测,分类 , 等等。

       ●  使用Analytics框架使用统计和数据建模建立任何东西 

             Business problem 

       ●  学to use  数据清洁和数据转换操作使用工具和 

             Techniques

        全面了解  深度学习,自然语言处理 (NLP)

       ●  准备好职位数据科学家,数据工程师或顶级分析的分析师 

             companies  

       ●  9合1计划: 培训+项目+实习+认证+放置+

          电子学习+ Bootcamps + Hackathons +黄金会员资格

 


亨利Harvin®教育的认识

          ●  顶级企业培训奖,基于比赛的学习公司的获奖者, 

             under  40商业世界奖       

          ● 隶属于美国EFL,公司事务部,MSME, 

             UKAF,UKCERT,项目管理协会(PMI)和ISO 29990:2010认证。       

          ● 点评:1400+ Google点评,200多个YouTube Testimonials,具有4.5个以上的评级。评分为

             在GoabRoad,TrustPilot,GoOverseas& more


外来的投资

         ●12个月  在线互动课堂培训 

           ●  是A. 毕业生数据科学 

           ●  Updated 研究材料 

           ●  录制视频会议 

           ● 倍数会话多培训师 

           ●  1-Year 金卡会员亨利·赫尔文® Analytics Academy 

           ●  Monthly 新手营用于刷牙会议 

           ●  Access to the 学习管理系统 

           ● 与行业合作的机会顶级品牌

 


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数据科学课程中的研究生课程

编程是一个越来越重要的技能。本课程将建立您对处理基本规划概念的熟练程度。此程序将帮助您获得像多线程和多任务处理等数据类型,变量,字符串,循环,功能和软件工程概念等基本编程概念。

主要学习目标

- 实现基础编程知识

- 了解数据结构的基础知识,数据类型,变量,C ++和Java

 

课程课程

- 课程介绍

- Java Foundation.

- C ++基金会

统计数据是通过分类,收集和数据分析分配潜在客户的学科。数据科学的子结构部分,本课程有助于您定义统计术语。该课程解释了中央倾向和分散的措施,理解偏斜,相关性,回归,分布。它将使您通过统计数据和基本应用来使数据驱动的预测。

主要学习目标 

- 了解统计的基础

- 用不同类型的数据协作

- 如何组织不同类型的数据

- 计算中央趋势,不对称性和可变性的测量

- 评估相关性和协方差

- 区分不同类型的分销和工作

- 估计置信区间

- 执行和评估假设测试

- 制作数据驱动的决策

- 全面了解 回归分析的力学

- 进行回归分析

- 使用和理解虚拟变量

 

课程课程 

 

第1课 - 介绍 

第2课 - 样品或人口数据? 

第3课 - 描述性统计的基础知识 

第4课 - 中央趋势,不对称性和可变性的测量 

第5课 - 实际例子:描述性统计 

第6课 - 分布 

第7课 - 估算和估计 

第8课 - 置信区间:高级主题 

第9课 - 实际例子:推动统计 

第10课 - 假设检测:介绍 

第11课 - 假设检测:让’s Start Testing! 

第12课 - 实际举例:假设检测 

第13课 - 回归分析的基础 

第14课 - 回归分析的微妙之处 

第15课 - 线性回归分析的假设 

第16课 - 处理分类数据

第17课 - 实例:回归分析

 

 

 

 

使用本介绍性课程获得大量知识。数据分析的基本规划语言,R编程是成为成功数据科学专业人员的基本关键。在本课程中,您将学习如何编写R代码,了解R’S数据结构,并使用R创建自己的函数。完成本课程,您将能够处理和创建数据分析

 

主要学习目标

- 了解数学,变量和字符串,矢量,因素和矢量操作

- 获得阵列和矩阵,列表和数据帧的基本知识

- 了解条件和循环,在R,对象,类和调试中的功能

- 了解如何准确读取文本,CSV和Excel文件。了解如何在r中编写和保存数据对象

- 了解r串的工作和日期

 

课程课程 

第1课基础知识 

第2课 - r中的数据结构 

第3课编程基础知识 

第4课 - 使用r中的数据 

第5课 - 处理数据

成为数据科学家的下一步是学习r—最具需求的开源技术。 R是最强大的数据科学和分析语言,具有陡峭的学习曲线和蓬勃的社区。数据科学与R正在成为采用竞争权威分析权力的组织的首选技术。

主要学习目标 

- 获得对业务分析的实质性理解

- 安装R,R-Studio和Workspace设置,并了解各种R包

- Master R编程并了解如何在r中执行各种陈述

- 深入了解R中使用的数据结构,并学会在r中导入/导出数据

- 定义,了解和使用各种应用功能和DOPLER功能

- 了解并使用R中的各种图形进行数据可视化

- 获得对各种统计概念的基本理解

- 了解和使用假设检测方法来推动业务决策

- 了解和使用线性,非线性回归模型以及用于数据分析的分类技术

- 学习和使用各种关联规则和APRIORI算法学习和使用包括K-Means,DBSCAN和分层的聚类方法

聚类

 

课程课程 

第1课 - 业务分析介绍 

第2课 - r编程简介 

第3课 - 数据结构 

第4课 - r中的数据管理

第5课 - 高级数据可视化

第6课 - r的描述性统计

第7课 - 回归分析 

第8课 - 决策树:分类 

第9课 - 聚类:K均值和分层

第10课 - 关联规则分析

通过使用本介绍性课程来实现Python的Python,并熟悉编程。完成本课程后,您将能够编写Python脚本,使用Spyder / JupyterBased Lab环境执行基本的实践数据分析。

 

主要学习目标 

- 通过实现变量,字符串,函数,循环,条件的概念开始创建第一个Python程序

- 了解列表,集,词典,条件和分支,对象和类的调制

- 使用Python中的数据,例如阅读和编写文件,加载,工作和用熊猫保存数据

 

课程课程 

第1课 - Python基础知识

第2课 - Python数据结构

第3课 - Python编程基础

第4课 - 使用Python中的数据

第5课 - 使用Numpy阵列

 

使用Python,使用Python课程的数据科学将建立您的数据科学和分析技术的掌握。在这个用于数据科学课程的Python中,您将学习Python编程的基本概念,并在数据分析,机器学习,数据可视化,Web刮擦和自然语言处理中获得深入了解

主要学习目标 

- 了解对数据科学过程,数据争吵,数据探索,数据的深入了解

   可视化,假设建筑和测试安装所需的   

- 了解Python环境和其他辅助工具和库

-  了解Python编程的基本概念,例如数据类型,元组,列表,Dicts,

  基本运营商和功能   

- 使用NUMPY包和其庞大的库进行高级数学计算

    数学函数 

- 使用Scipy Package及其子包进行科学和技术计算  

    作为集成,优化,统计,IO和编织      

-   使用Pandas提供的数据结构和工具进行数据分析和操纵

    package 

-   深入了解监督学习和无监督的学习模型,如  

   线性回归,逻辑回归,聚类,维度减少,K-Nn和管道

-   Use the MAtplotlib Python库用于数据可视化

-   使用Python执行Web刮擦,从网站中提取有用的数据

 

课程课程 

第1课 - 数据科学概述

第2课 - 数据分析概述

第3课 - 统计分析和业务应用

第4课 - Python环境设置和必需品

第5课 - 用Python数学计算(numpy)

第6课 - 用Python科学计算(SCIPY)

第7课 - 用熊猫进行数据操纵

第10课 - 使用Matplotlib的Python中的数据可视化

机器学习课程将使您在机器学习中的主人,一种人工智能的形式,可以自动化数据分析,使计算机能够通过经验来学习和适应没有明确编程的特定任务。您将学习概念和技巧,包括监督和无监督的学习,数学和启发式方面,以及用于开发算法的实践建模,并为您的角色提供高级机器学习知识。

主要学习目标

- 掌握监督和无监督的学习,推荐引擎和时间序列建模的概念

- 通过包括在四个工作的实践方法获得机器学习的原理,算法和应用程序的实际掌握。

主要的端到端项目和25+动手练习

- 彻底了解机器学习的统计和启发式方面

- 实现支持向量机,内核SVM,Naive Bayes,决策树分类器,随机林分类器,Logistic回归,K-N的型号

意味着聚类,更多的是在Python中

- 验证机器学习模型并解码各种精度度量。使用另一组优化算法改进最终模型,哪种优化算法

包括提升& Bagging techniques

- 理解理论概念以及它们如何与机器学习的实际方面相关

- 使用Scikit-Learn包在机器学习中获得专业知识

- 使用Scikit-Searn-Searn包进行自然语言处理

 

课程课程 

第1课 - 人工智能和机器学习简介

第2课 - 数据争吵和操纵

第3课 - 监督学习

第4课 - 特色工程

第5课 - 监督学习分类

第6课 - 无监督学习

第7课 - 时间序列建模

第8课 - 集合学习

第9课 - 推荐系统

第10课 - 文本挖掘

第11课 - 用Scikit学习–Learn

第12课 - 使用Scikit学习的自然语言处理

 

这种自然语言处理课程将为您提供应用机器学习算法背后的全面细节,以处理大量的自然语言数据。了解统计机器翻译和神经模型的概念,深度语义相似性模型(DSSM),神经知识库嵌入,深度加强学习技术,应用在图像标题中的神经模型,以及使用Python的视觉问题’S自然语言工具包(NLTK)。

主要学习目标

- 应用深度学习模型,解决机器翻译和谈话问题

- 实现深层结构化语义模型(DSSM)以检索信息

- 了解自然语言处理中应用的深增强学习技术

- 使用在图像标题和视觉问题的神经模型中应用

课程课程 

第1课 - 自然语言处理简介

第2课 - 文本数据的功能工程

第3课 - 自然语言理解技术

第4课 - 自然语言生成

第5课 - 自然语言处理库

第6课 - 具有机器学习和深度学习的自然语言处理

第7课 - 语音识别技术

此Tableau培训将帮助您掌握程序的各个方面,并获得构建可视化,组织数据和设计仪表板等技能。您还将学习统计数据,映射和数据连接的概念。 Tableau是希望在数据科学中取得成功的人的基本资产。

主要学习目标 

- 了解Tableau的概念,变得精通统计数据,并建立交互式仪表板

- 主数据源和可节目混合,创建数据提取和组织和格式数据

- 主算术,逻辑,表和LOD计算和Ad-hoc分析

- 成为可视化技术的专家,如热图,Triemap,瀑布,帕累托,甘特图和市场篮子分析

- 学习使用Tableau Desktop以及集群和预测技术分析数据

- 获得定制地理编码和径向选择等映射概念的增益命令

- 主特殊字段类型和Tableau生成的字段以及创建和使用参数的过程

- 了解如何构建交互式仪表板,故事界面以及如何分享您的工作

 

课程课程

第1课 - 使用数据可视化和Tableau开始

第2课 - 与Tableau一起使用

第3课 - 处理元数据和数据混合

第4课 - 利用数据和连接深潜水

第5课 - 创建图表

第6课 - 向工作簿添加计算

第7课 - 绘制Tableau中的数据

第8课 - 仪表板和故事

第9课 - 观众的可视化

第10课 - 与r和hadoop的Tableau集成

 

 

  • 零售
  • 电子商务
  • 网页& Social Media
  • 银行业
  • 供应链
  • 卫生保健
  • 保险
  • 创业/初创企业
  • 金融& Accounts
  • 商务沟通
  • 准备面试
  • 演示技巧


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在数据科学认证中获得HenryHarvin®邮政研究生计划

  • 赢取您的证书

    我们在数据科学课程中的研究生课程是我们在数字内容写作和内容策略领域采购的证明

  • 使用HenryHarvin®认证来区分自己

    来自行业最佳培训师的实践知识将在您的竞争对手之前保持一步

  • 分享您的成就

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为什么Henry Harvin在数据科学中发布研究生计划

结构良好的课程

通过技术进步和对数据科学家的需求的健康增长率,数据科学是全球任何公司的不可或缺的组成部分。在HenryHarvin®,我们提供最好的培训师,以获得特定主题的现场项目。数据科学课程的毕业典委员会专注于通过实际培训和Capstone项目的所有重要方面。 HenryHarvin®在全球数据科学的毕业后奖励学习者,以100%的工作援助

安置援助

在数据科学完成后毕业计划完成后 实习(6个月往返6个月实习) 随时与该行业领先公司的工作求职 恢复写作和技能发展的免费模块 HenryHarvin®的职业建筑指导

高度重视的LMS

获取24x7 +寿命访问Web +基于移动的应用程序,具有丰富的数据集,案例研究,内容,录制的视频,PPT和学习说明

HenryHarvin®的校友状态

加入Henry Harvin的广泛网络,在全球各地的域名中使用

隶属关系

HenryHarvin®教育是与英国CERT,UKAF,MSME的EXCER CERT的美国协会& Govt of India.



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数据科学培训认证过程中的研究生课程

1

咨询和注册

咨询其中一名辅导员并进入正确的批次。在数据科学中注册自己的研究生课程

2

参加数据科学博士课程培训

参加数据科学后研究生计划的教师LED会话。通过录制的会话,万一您错过了任何主题或培训。

3

提交分配的项目并开始使用6个月的实习

提交培训期间分配的实践项目和Capstone项目进行评估,并进入确保6个月的实习

4

获得数据科学毕业生毕业的认证

培训和实习完成后,从HenryHarvin®分析学院获得数据科学毕业生的经过认证。在社交媒体上发布并申请实习和自由职业项目

了解更多有关Henry Harvin校友如何利用该帖子科学认证的研究生计划

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评论

Rashmika Agarwal.
★ ★ ★ ★ ★
检查证明

每个学生都应该试一试。它已被完全适合每个人的目标。我会说亨利·哈尔文和整个团队都做得很好。我期待着参加更多这样的课程来提高我的知识。谢谢Henry Harvin再次证明自己是最好的!

radhika gupta
★ ★ ★ ★ ★
检查证明

我加入了课程,因为我一天我想做一名数据科学家。这个课程和地方非常适合我探索我擅长的东西,我必须在这个领域做些什么。

Samrat Shah.
★ ★ ★ ★ ★
检查证明

我加入了作为数据工程师获得好工作的课程。而我的目的是实现的。完成课程后,我在完成实习后,我得到了实习,我开始在我的邮件上获得工作。

Shikha Sharma.
★ ★ ★ ★ ★
检查证明

在本科院的课程中,我学到了很多事情。这9个中的9个程序非常好,有用。在课程之后,学院在覆盖领域提供了一些实习和工作。我做了实习,并加强了我的简历。在此之后,我在一个着名的公司工作了。

Mahesh Jaiswal.
★ ★ ★ ★ ★
检查证明

我确定我想要这个领域的职业生涯,所以我遇到了这个课程。这对我来说非常有用,在课程之后,我在一些着名的分析公司提供了良好职位的工作。


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