데이터 전략 및 분석 석사

데이터 스토리 텔링

데이터 분석을 비즈니스 목표와 연결하는 전략, 다양한 유형의 청중과 연결되는 스토리 개발 및 데이터를 창의적으로 표현하는 방법.

데이터 거버넌스 및 윤리

데이터 보안, 개인 정보 보호 및 투명성을 포함하여 자동화된 의사 결정에서 데이터를 사용하는 데 따른 모든 범위의 책임과 데이터 관리에 대한 모범 사례를 살펴보겠습니다.

데이터 전략 및 분석

분석적 이점을 달성하고 성장 목표를 달성하기 위한 데이터 관리.

BI 도구: Power BI, Qlikview, Tableau 및 Excel

이해하기 쉽고, 쉽고 직관적인 형식으로 뛰어난 시각화 및 프리젠테이션 레이어를 사용하여 데이터를 분석합니다.

데이터 시각화

다양한 유형의 데이터를 표시하는 방법은 무엇입니까? 어떤 기술을 사용해야 합니까? matplotlib,boke,seaborn 등을 사용합니다.

Python을 사용한 데이터 분석

데이터 분석 전문가를 위한 프레임워크인 Python. 노트북 개발, pandas 및 numpy 사용. 구조화된(CSV, REST, 로그) 소스와 구조화되지 않은(웹) 소스의 데이터 처리.

데이터 과학 기초

기본적인 데이터 과학 개념을 소개합니다. 참조의 일반적인 틀을 제시합니다.

기계 학습 및 딥 러닝

분류 문제. 결과를 평가하는 방법은 무엇입니까? 데이터 세트를 구축하는 방법은 무엇입니까? 주요 알고리즘(knn, 의사결정 트리, 지원 벡터 머신, 심층 신경망, xgboost).

데이터 전처리

데이터를 올바르게 전처리하는 방법은 무엇입니까? 필터 적용, 데이터 익명화, 속성 선택, 샘플링 및 차원 축소. 텍스트 모드에서 데이터 소스 전처리.

마지막 프로젝트

주제는 학생이 제안하거나 MIOTI가 제공하는 목록에서 선택할 수 있습니다.

데이터베이스 및 SQL

기본 데이터베이스와 SQL 언어를 마스터하고 관계형 데이터베이스에 기록된 데이터를 저장, 조작 및 추출하는 최신 기술을 배우십시오.