Aperçu
Ce cours est proposé pour la dernière fois - si vous souhaitez vous inscrire, vous devez le faire avant le 27 mai 2022.
Le projet final rassemble les compétences et les connaissances acquises tout au long du programme MicroMasters. Vous vous appuierez sur vos connaissances des techniques d'analyse de données pour démontrer votre capacité à répondre efficacement aux besoins actuels du marché du travail.
Vous aurez l'opportunité de démontrer que vous pouvez analyser de grandes quantités d'informations pour en tirer des insights précieux, ainsi qu'utiliser une gamme d'approches pour extraire des informations cachées et construire une intelligence permettant de prendre des décisions.
Vous devrez également appliquer de manière autonome les méthodes et outils utilisés pour aborder les problèmes pratiques courants rencontrés par les analystes de données aujourd'hui et consolider votre compréhension des méthodologies les plus efficaces utilisées grâce à une expérience pratique. Ce projet final vous préparera à une évolution de carrière ou vous mettra sur la voie d'autres études.
Veuillez noter que ce cours n'est disponible que pour les apprenants ayant réussi les 4 cours MicroMasters dans la voie vérifiée avant d'entreprendre ce cours :
- PA1.1x Introduction à l'Analyse Prédictive utilisant Python
- PA1.2x Évaluation Réussie de la Modélisation Prédictive
- PA1.3x Modélisation Prédictive Statistique et Applications
- PA1.4x Analyse Prédictive utilisant le Machine Learning
Les apprenants qui réussissent ce dernier cours dans le cadre du programme MicroMasters peuvent postuler au Master en Analyse Commerciale sur le campus de l'Université d'Édimbourg. Réussir le programme MicroMasters ne garantit pas l'acceptation au Master, mais en cas d'acceptation, les 30 crédits obtenus du programme MicroMasters seront reconnus comme des crédits acquis pour les 180 crédits requis pour le MSc complet. Visitez la page des exigences d'entrée en analyse commerciale de l'Université d'Édimbourg pour plus d'informations.
Programme
Enseigné par
Dr Xuefei Lu, Dr Johannes De Smedt and Dr Zexun Chen
Étiquettes