Collabera TACT proporciona sesiones en vivo e interactivas en línea dirigidas por un instructor para capacitación en ciencia de datos por expertos de la industria. Nuestro plan de estudios de capacitación abarca todo el espectro de conocimiento, desde los conceptos básicos hasta la comprensión profunda de las ideas centrales a través de la capacitación y su ejecución en casos de uso de la industria de gran alcance, al tiempo que presenta ideas clave y mejora la competencia. Para su referencia, he adjuntado un currículum nítido de capacitación.
Características clave en Collabera TACT:
- Utilizamos la plataforma estándar GotoTraining (de Citrix) para los entrenamientos interactivos en vivo. Las sesiones son perfectas y pueden ser atendidas por cualquier persona y en cualquier lugar con una conexión a Internet decente.
- Puede usar sus auriculares para escuchar e interactuar durante las sesiones de entrenamiento.
- Todas las sesiones de capacitación se grabarán y cargarán en nuestro LMS (Sistema de gestión de aprendizaje) para el que tendrá acceso de por vida. Puede revisar la clase más tarde a su conveniencia. Las grabaciones también son útiles cuando el participante no puede asistir a una sesión por algún motivo.
- Durante las horas no formativas, puede plantear una consulta en el foro LMS que el equipo de soporte se encargará. Si es necesario, también pueden recibir una llamada telefónica / correo electrónico para resolverlo de inmediato.
- Entrenamiento de 3 0 horas intensivas .
- Duración del entrenamiento: 5 fines de semana . Cada sesión será de 2.5 hrs.
Después de completar la capacitación, podrá:
- ¿Cómo debe comenzar un principiante con el aprendizaje automático y la ciencia de datos? ¿Qué curso tomar y cómo proceder paso a paso?
- ¿El título de Data Science ayudaría a un emprendedor en los negocios?
- ¿Alguna vez ha usado sus habilidades de ciencia de datos para el comercio cuantitativo?
- ¿Cuál es la forma de explorar mis datos más fácilmente?
- ¿Qué debe saber un CEO, gerente de producto y analista de comercio electrónico sobre la medición del desempeño, los KPI del producto (indicadores clave de desempeño), las métricas, etc.
- Implemente Data Analytics Lifecycle para proyectos de big data.
- Cambiar el marco de un desafío desde la perspectiva del negocio a la analítica.
- Comprenda qué técnicas y herramientas analíticas funcionarán en un análisis específico de big data. Creación de modelos estadísticos y también comprender qué ideas pueden conducir a resultados procesables.
- Utilice varias herramientas de big data como Hadoop, MapR, R, In-Database Analytics y MADLib.
- Comprenda cómo el análisis avanzado aprovecha para crear una ventaja competitiva. También cómo las funciones de los científicos de datos y analistas de BI son diferentes entre sí.
Según los KDnuggets, “Según los datos de salario promedio nacional de Glassdoor, los siguientes son roles populares para los que se muestra un análisis de la progresión del trabajo, el crecimiento y las habilidades. Data Scientist encabeza la lista. Lista de 25 títulos de trabajo relacionados con Data Science & Business Intelligence.
Títulos de trabajo populares en ciencia de datos e inteligencia de negocios por National Avg. Salario (en dólares)
No dude en ponerse en contacto conmigo al 7227049135 para cualquier ayuda adicional.
