Сертификат Наука о Данных MIT 2024: Стоит ли Пробовать?

Хотите приобрести навыки науки о данных в 2023? Вы определённо должны это сделать, так как сейчас этот набор навыков прямо перед вами - вы знали, что можете получить Сертификат Наука о Данных MIT онлайн по доступной цене? Что же, сегодня я расскажу вам об этом.

Теперь проще, чем когда-либо приобрести эти уникальные востребованные навыки - вам нужно лишь подключение к Интернету и достаточное количество мотивации! Учитывая то, что специалист по данным стал горячей позицией в 21 веке^[1], эту мотивацию будет несложно найти! По данным Гарвардского Обзора Бизнеса, специалисты по данным "сродни квантам в Уолл-Стрит в 1980-ых и 1990-ых."

Сегодня мы взглянем на Программу MicroMasters в Статистике и Науке о Данных от Массачусетского Института Технологий, университета номер 1 в течение девяти лет подряд. Я расскажу вам как получить MIT Сертификат Наука о Данных онлайн, завершив программу, объясню хорошие и плохие аспекты такого решения и как это поможет вашей карьере.

Сертификат Наука о Данных MIT: Как Это Работает?

Один из способов получить сертификат Наука о Данных MIT по доступной цене, это завершить Программу MicroMasters в Статистике и Науке о Данных на одной из лучших лучших платформ онлайн обучения - edX. Вы можете прочитать полный обзор экспертов об этой платформе здесь.

Последняя сделка действительна прямо сейчас:

edX является совместным проектом MIT и Гарвардского Университета, созданным для предоставления доступного образования университетского уровня для студентов по всему миру. Программа, о которой мы будем говорить сегодня, не совсем такая же как в официальном кампусе, но очень похожая.

Также как и традиционные курсы в кампусе, курсы MIT Наука о Данных имеют качественный план обучения и преподаваемые материалы от MIT находятся "в том же темпе и уровне строгости".  Основное отличие заключается в возможности не покидать ваш дом, не тратить огромные суммы денег (или брать займы) или же волноваться о длинтельном процессе зачисления.

К тому же, вы не получите весь опыт обучения в университете, но при этом у вас будут преимущества - мы поговорим о них позднее в данной статье.

Итак, Как Мне Получить Его?

Честно говоря, всё довольно просто: покупаете курс, обучаетесь, доказываете получение навыков в конце и получаете сертификат (и сразу же приступаете к поиску работы).

Чтобы получить Сертификат Наука о Данных MIT, вам необходимо завершить полную Программу MicroMasters в Статистике и Науке о Данных. Это значит, что вам нужно успешно завершить необходимые курсы в программе. Всего в программе 4 курса, плюс закрепительный экзамен в конце.

Иногда вы можете застать хорошие предложения на курсы и программы на edX, поэтому я рекомендуют взглянуть на этот сайт и посмотреть что доступно на данный момент. Если вам повезёт, то вы сможете получить полный доступ по более низкой цене.

Программа MIT MicroMasters в Статистике и Науке о Данных: Детальное Описание

В этом разделе я расскажу вам о программе: что это за программа, какие курсы включает в себя, цену, сколько нужно времени для её завершения, требования и как выжать из неё максимум.

Первое, что такое программа MicroMasters?

Программа MicroMasters на edX - комбинация курсов университетского уровня, созданная для предоставления студентам углубленных знаний по определённой теме и обучении специальным навыкам для работы за относительно короткое время и по более низкой цене.

Так как это продвинутые курсы, для них нужно соответствовать определённым требованиям. После завершения такой программы на edX вы сможете добавить к вашим достижениям эту часть магистерской степени, если она будет принята.

Онлайн MicroMasters являются совместными усилиями MIT и Гарварда, чтобы заполнить разрыв между образованием и рабочими потребностями. Хотя это не "официальная" магистерская программа, она будет ценной для вашего резюме и академического портфолио.

Это не гарантирует вам работу, но что может это гарантировать? Бумаги мало что значат. MicroMasters предоставляет вам востребованные навыки, в которых нуждаются многие инновационные работодатели.

Давайте взглянем на саму программу, которая позволит получить MIT Сертификат Наука о Данных:

Самые понравившиеся находки

Ищете более подробную информацию по связанным темам? Мы собрали подобные статьи для вас, чтобы сэкономить ваше время. Взгляните!

Technology

Какой Язык Программирования Стоит Изучить Первым?

Career

Факты о Доходе: Веб Дизайнер Зарплата Раскрыта!

Platform Courses

Udacity Фуллстек Веб-Разработчик: Начните Вашу Карьеру Веб-Разработчика

Программа MicroMasters в Статистике и Науке о Данных (Записаться На Курс)

• Платформа: edX
• Предлагает: Массачусетский Технологический Институт
• Длительность: ~1 год 2 месяца (10-14 часов/неделю)
• Цена: $1500
• Сертификат: ДА
• Где записаться? Здесь

Программа MicroMasters в Статистике и Науке о Данных считается программой университетского уровня, созданной для подготовки практиков науки о данных, что ценятся в любой рабочей команде.

Во время программы вы заложите солидный фундамент из знаний в науке о данных и статистике, завершите различные проекты и тренировки, которые подготовят вас к реальным испытаниям в сфере.

Она состоит из 4 курсов ведущихся инструкторами. Это значит, что все задания и экзамены будут иметь определённые даты. Такой подход может быть полезным, если вы когда либо переживали дни "я не хочу сегодня учиться". У меня такие были, поэтому крайние сроки для меня не так плохи.

Также, чтобы заработать сертификат Наука о Данных MIT в программе, вам нужно завершить закрепительный экзамен после завершения первых 3 курсов. За время MicroMasters вы встретите 15 отличных инструкторов из Массачусетского Технологического Института, которые обучают уже долгое время.

Для завершения всей программы может потребоваться около 1 года и 2 месяцев, что весьма долго, но не забывайте, что наука о данных имеет очень даже крутую кривую обучаемости и для экспертности в этой области нужно время.

Некоторые называют это причиной нехватки специалистов по данным. Однако не теряйте мотивации! Есть и хорошая сторона, это высокий шанс получить работу после приобретения этих навыков.

Чему вы научитесь во время программы:

• Овладеете основами науки о данных, статистики и машинного обучения
• Проанализируете большие данные и спрогнозируете на основе данных с помощью вероятностного моделирования и статистических выводов;
• Определите и внедрите соответствующие модели и методологии для извлечения значимой информации для принятия решений
• Разработаете и создадите алгоритмы машинного обучения для извлечения значимой информации из кажущихся неструктурированными данных;
• Изучите популярные методы неконтролируемого обучения, включая методологии кластеризации и контролируемые методы, такие как глубокие нейронные сети

После завершения программы, у вас будут навыки, необходимые для следующих профессий: специалист по данным, аналитик данных, аналитик бизнес данных, системный аналитик и инженер данных.

Курсы MIT Наука о Данных открыты для всех - забудьте о длительном процессе зачисления! Если вы хотите записаться - ничто вас не остановит. Вам нужно лишь нажать на название программы и записаться.

Это курсы университетского уровня, поэтому вам нужно будет иметь хотя средний уровень науки о данных перед записью на курс. Эта программа MIT Сертификат Наука о Данных не для новичков. Если у вас нет опыта, то вы можете захотеть проверить курсы более низкого уровня, такие как Вычислительное Мышление и Наука о Данных, Наука о Данных: Вероятность и Статистическое Мышление Для Науки о Данных и Аналитики.

Если вы не уверены. что сможете сразу же выбрать, взгляните на отдельные описания курсов, где вы сможете найти охватываемые темы, а также требования.

Запишитесь на полную программу СЕЙЧАС

Отдельные Курсы в Программе

Перед тем как мы продолжим рассматривать курсы по-отдельности, вам стоит кое-что узнать. Вы можете проходить курсы отдельно! Поэтому если вам понравится один или несколько из них, но при этом вы не захотите проходить всю MicroMasters - никаких проблем!

Есть и другие хорошие новости: вы всё равно можете получить Сертификат Наука о Данных MIT для каждого курса. Он не будет таким же как при прохождении MicroMasters, но всё равно поможет доказать ваши навыки!

И последнее - вы можете пройти их бесплатно. Да, правильно. Получить доступ к большей части обучающего материала в отдельных курсах можно бесплатно. В таком случае вы не получите сертификат, но знания - да.

Хорошо, давайте двигаться дальше! Ниже будут представлены курсы данной программы.

Курс Вероятность - Наука Неопределённости и Данных (Записаться На Курс)

• Время для завершения: 16 недель (10-14 часов/неделю)
• Уровень: Продвинутый

Это первый курс в программе, который сразу же углубляется в детали науки о данных: вероятностное моделирование и связанную с ним область статистического вывода. Если подумать, то мы постоянно сталкиваемся с определённым уровнем неопределённости и большим количеством данных.

В данном курсе вы поймёте основные концепты вероятности и как вы можете использовать вероятностное моделирование и связанную сферу статистического вывода для предоставления научных прогнозов.

Охватываемые темы:

• Несколько дискретных или непрерывных случайных величин, ожидания и условные распределения
• Законы больших чисел и их применение
• Основные инструменты байесовских методов вывода
• Введение в случайные процессы (процессы Пуассона и цепи Маркова)

Если вы не уверены, хотите ли вы завершить всю программу MicroMasters, то можете просто выбрать данный курс и пройти его бесплатно. Это позволит вам прочувствовать программу до её покупки. Если вы решите получить MIT Сертификат Наука о Данных этого курса, то сможете приобрести его за $300 в любое время.

Требования:

Математический Анализ уровня колледжа (одиночные переменные и многомерные). Студенты должны быть уверены в математических рассуждениях; знать последовательности, пределы, бесконечные ряды, цепное правило и обычные или кратные интегралы.

Курсы Основы Статистики (Записаться На Курс)

• Время для завершения: 18 недель (10-14 часов/неделю)
• Уровень: Продвинутый

Нахождение структуры в данных и составление прогнозов являются "самыми важными шагами в науке о данных". Статистика может быть найдена везде: машинное обучение, наука о данных и искусственный интеллект - любая сфера.

Данный курс продемонстрирует вам как вы можете превратить сырые данные в выводы для принятия более лучших решений, предоставив вам инструменты для параметрических моделей и изучая такие вопросы как: насколько подходит данная модель для конкретного набора данных? Как выбрать переменные в линейной регрессии? Как моделировать нелинейные явления? Как визуализировать многомерные данные?

Чему вы научитесь:

• Созданию оценщиков с помощью метода моментов и максимальной вероятности и выбору между ними
• Количественной оценке неопределенности с использованием доверительных интервалов и проверки гипотез
• выбору между различными моделями, используя тест на пригодность
• Прогнозированию, используя линейные, нелинейные и обобщённые линейные модели
• Выполнению уменьшения величин с помощью анализа основных компонентов (PCA)

Многие студенты, проходившие данный курс, позитивно воспринимали контент и его структуру. Некоторые описывали его как "требовательный, но полезный курс" и говорили, что чувствовали "как команда курса бережно старалась предоставить отличный опыт для каждого студента."

Также как и другие курсы, для этого есть свои требования. Некоторые студенты говорят, что это один из самых сложных курсов в программе, где необходимы знания вероятности и математики.

Требования:

• 6.431x или эквивалентный курс теории вероятности
• Математический анализ одиночной и многомерной переменных
• Векторы и матрицы

Перед записью на курс рекомендуется освежить ваши знания линейной алгебры, что позволит вам лучше усваивать сложные темы и выжать максимум из курса. Это не требование как таковое, но поможет вам значительно повысить ваши шансы успеха не только в курсе, но и всей сфере в целом.

Машинное Обучение с Python: От Линейной Модели До Глубокого Обучения (Записаться На Курс)

• Время для завершения: 15 недель (10-14 часов/неделю)
• Уровень: Продвинутый

Машинное обучение очень важно для специалистов по данным. Почему? Так как оно позволяет анализировать огромные массивы данных очень точным способом, делая "ценные прогнозы, что могут привести к более лучшим решениям и умным действиям без вмешательства человека". Оно используется многими индустриями и известными компаниями, вроде Netflix и Amazon для предугадывания поведения клиентов, рисков и улучшения контента и продуктов.

В данном курсе вы поймёте основные принципы в машинном обучении и используете алгоритмы для превращения данных в эффективные автоматические прогнозы.

Охватываемые темы:

• Представление, переобучение, регуляризация, обобщение, размерность VC;
• Кластеризация, классификация, рекомендательные задачи, вероятностное моделирование, обучение с подкреплением;
• Онлайн-алгоритмы, вспомогательные векторные машины и нейронные сети/глубокое обучение.

В основном вы будете работать с Python, поэтому навыки Python необходимы, если вы хотите извлечь максимум пользы из этого курса.

Если вы хотите улучшить ваши навыки Python, взгляните на курсы более низкого уровня на edX на тему программирования Python, такие как Изучите Python Ускоренный курс или Профессиональный Сертификат Введение в Программирование Python.

Запомните, вы можете получить доступ ко многим курсам бесплатно, без сертификата, следовательно это отличный шанс совершенствовать ваши навыки, без необходимости тратить средства на "официальные" курсы.

Требования:

• 6.00.1x или умение программирования на Python
• 6.431x или эквивалентный курс теории вероятности
• Математический анализ одиночной и многомерной переменных
• Векторы и матрицы

Лучшее в этом курсе, это завершение множества проектов, где вы сможете применить все теоретические знания на реальных испытаниях. Практические активности заставляют информацию впитываться, а также делают обучение гораздо более динамичным и интересным!

Проекты, что вы завершите в данном курсе:

• Автоматический Анализатор
• Цифровое Распознавание с Нейронными Сетями
• Обучение с Подкреплением

Также как и с другими курсами, вы можете пройти данный отдельно и получить сертификат Наука о Данных MIT по окончанию.

Did you know?

Want to earn Rewards & gain real Web3 skills?

Ace exciting Missions, collect Bits & win huge Airdrop Prizes!

Start gaining 🚀

Закрепительный Экзамен

После завершения всех 4 обязательных курсов в программе, этот экзамен будет вашим шансом применить новые навыки в вероятности, анализе данных, статистике и машинном обучении на практике и получить сертификат Наука о Данных MIT. После успешного завершения вы получите подтверждение завершения MicroMasters.

Чтобы получить MIT Сертификат Наука о Данных и подтверждение MicroMasters, вам необходимо приобрести полную программу. Если вы завершите отдельные курсы, то сможете получить сертификаты лишь для этого курса.

Плюсы

• Простой в использовании
• Предлагает качественный контент
• Очень открытый в своих ценах

Основные Функции

• Бесплатные сертификаты об окончании
• Фокус на навыки науки о данных
• Гибкое расписание занятий

SAVE 50%

Плюсы

• Простой дизайн (без бесполезной информации)
• Хорошее качество курсов (даже бесплатных)
• Разнообразие возможностей обучения

Основные Функции

• Программа Nanodegree
• Подходит для корпоративного обучения
• Платные сертификаты об окончании

40% OFF

Плюсы

• Известная платформа в индустрии
• Широкий спектр особенностей
• Курсы университетского уровня

Основные Функции

• Курсы университетского уровня
• Подходит для компаний
• Платные сертификаты об окончании

30% OFF COURSES

Курсы Анализ Данных: Статистическое Моделирование и Вычисление в Приложениях (Записаться На Курс)

• Время для завершения: 15 недель (10-14 часов/неделю)
• Уровень: Продвинутый

Чтобы быть специалистом по данным, вам нужно иметь междисциплинарные навыки в математике, статистике, машинном обучении, решении проблем с программированием, визуализации и сообщении.

В данном курсе вы будете применять эти разношёрстные навыки для работы с данными и выведения решений на основе данных.

Охватываемые темы:

• Общие статистические и вычислительные инструменты (проверка гипотез, методы регрессии и градиентного спуска)
• Анализ четырёх различных доменных областей
• Эпигенетические Коды и Визуализация Данных
• Криминальные Сети и Сетевой Анализ
• Цены, Экономика и Временные Ряды
• Данные об Окружающей Среде и Пространственная Статистика

Самое лучшее в этом курсе, это возможность делать письменные отчёты и обсуждать различные темы с единомышленниками.

Требования:

• Программирование на Python уровня бакалавриата
• Линейная алгебра и многомерный математический анализ уровня бакалавриата
• Статистика и теория вероятности уровня бакалавриата
• Машинное обучение уровня бакалавриата

Также как и другие курсы MIT Наука о Данных на edX, вы можете пройти его отдельно. Большая часть контента бесплатна или же вы можете приобрести полный доступ с сертификатом за $300.

Сертификат Наука о Данных MIT: За и Против

До этого момента мы рассматривали как вы можете получить MIT Сертификат Наука о Данных через Программу MicroMasters в Статистике и Науке о Данных на edX. Я рассказал вам о том, что вы найдёте в каждом курсе, требованиях, длительности и других вещах, что необходимо знать перед записью на курс.

Я знаю, что иногда тяжело принять решение до момента знакомства с "продуктом" или в данном случае - приобретения курса.

Обычно лучше всего в принятии решения помогает список за и против. Таким образом вы сможете увидеть положительные и не очень стороны каждого из вариантов!

Итак, чтобы вам было проще, ниже вы можете найти за и против программы Сертификат Наука о Данных MIT на edX. Вот небольшой итог:

Как видите, есть много хороших вещей, что говорят в пользу сертификата. Однако есть и то, на что лучше обратить особое внимание. Давайте взглянем на некоторые аспекты более детально.

• Качественный контент

Массачусетствий Технологический Институт имеет процент принятия на уровне 6.7%. Это действительно престижный институт, о котором мечтают многие студенты. Однако как можно сказать по проценту принятия, не у всех есть такая возможность. Плюс, не для всех это и нужно.

С этой программой Сертификат Наука о Данных MIT вы будете учиться у тех же инструкторов из MIT, но в другом формате. Поэтому вы фактические будете учиться "в университете" но при этом не на "официальном" курсе в кампусе.

• Доступная

Так как это онлайн программа, то цена гораздо ниже, чем обучение в кампусе. К тому же, вы можете получить доступ к контенту бесплатно. И если вы хотите купить полную программу по более низкой цене, то всегда можете посетить данный сайт для лучших предложений, доступных сегодня и сэкономить деньги!

Такое вряд-ли получится сделать при обучении в университете.

• Нет необходимости бросать работу

Так как вам нет необходимости куда-либо ходить, это экономит уйму времени и гораздо более гибкий вариант. Поэтому вам легче совмещать работу и учёбу, а следовательно не нужно чем-то жертвовать.

Именно по этой причине многие студенты выбирают онлайн курсы и программы для приобретения новых навыков, чтобы иметь возможность в этом время работать.

• Гибкая (расположение)

Вы не привязаны к одной физической локации во время обучения на программе. Поэтому если вы решите куда-то переехать, путешествовать или просто посетите вашу семью в другом городе - это не окажет никакого влияния на ваше обучение. Вы можете войти на платформу и получить доступ к курсам когда захотите, пока имеет доступ к Интернету.

• Открыта для всех

В отличие от курсов в университете, эта программа не имеет долгого процесса принятия на курс - никакого заполнения форм и ожидания неизведанного. Если вы решите учиться, вам нужно лишь посетить сайт, создать учётную запись и записаться!

Что Не Так Хорошо

• Ведётся инструктором

Итак, эта черта весьма уникальна, так как для некоторых студентов она может показаться преимуществом, а для других недостатком. На самом деле всё будет зависеть от того, какой вы тип обучающегося.

Если вы более независимый тип, который любит проходить всё в собственном темпе (или нетерпеливы), то вам будет неудобно. Однако наличие крайних сроков может быть преимуществом для тех, (особенно для онлайн курсов) кому необходима мотивация, чтобы начать учиться.

• Требует самомотивации

Очевидно, так как вы не сидите в классной комнате в окружении других студентов, то основным источником мотивации для вас будете вы сами. Для некоторых это сложно.

Однако это отличный способ не только улучшить ваши навыки управления временем, но также целеустремлённости, что важна в любой сфере нашей жизни.

• Могут быть технические проблемы

Так как курсы на 100% проходят в режиме онлайн, вполне возможно, что в какой-то момент программы, вы можете испытать технические трудности или плохое качество соединения. Это может немного отвлечь от обучения, однако вы можете снизить риски этого, используя стабильное подключение к Интернету.

• Относительно долгое время для завершения

Год и два месяца могут показаться длительным периодом для завершения онлайн программы для некоторых, так как это дольше чем многие другие курсы в сети. Однако не забывайте, что это программа магистерского уровня, созданная для подготовки практиков, готовых для встречи с реальными проблемами и задачами. Это детальная программа, поэтому требует умений в различных сферах.

Сертификат Наука о Данных MIT Через Программу MicroMasters: Стоит Ли?

Да, я рекомендую этот способ! Спрос на специалистов по данным растёт^[2]. Это профессия, которая будет востребована в любой индустрии и будет важна для всех компаний с данными. Так как мы живём в 21 веке, то число компаний работающих с данными явно не будет уменьшаться.

Сертификат Наука о Данных MIT через программу MicroMasters отличный способ приобрести углубленные познания и междисциплинарные навыки для работы в сфере науки о данных. MIT считается лучшим университетом в мире и это ваш шанс учиться у инструкторов из MIT по доступной цене.

Вы знали?

Вы когда-либо хотели узнать, какие платформы для онлайн обучения лучше всего подходят для вашей карьеры?

Сравните ТОП платформы для онлайн обучения

Самые трендовые находки

Просмотрите нашу коллекцию самых подробных статей, руководств и учебных пособий по криптообмену. Всегда будьте в курсе дела и принимайте продуманные решения!

Interview Questions

Подготовка к Собеседованию по Azure: Разбор Вопросов

Technology

Что Такое Глубокое Обучение: Основы Нейронной Сети

University Courses

Онлайн Курсы Университета Торонто: Они Стоят Вашего Времени

Заключение

Итак, сегодня мы узнали как вы можете получить сертификат наука о данных MIT через прохождение Программы MicroMasters в Статистике и Науке о Данных на edX.

Это программа магистерского уровня состоит из 4 курсов и закрепительного экзамена. Вы можете записаться на программу здесь или взглянуть на отдельные курсы.

Вот курсы данной программы:

• Вероятность - Наука Неопределённости и Наука о Данных (Записаться На Курс)
• Курс Основы Статистики (Записаться На Курс)
• Машинное Обучение с Python: От Линейных Моделей До Глубоко Обучения (Записаться На Курс)
• Анализ Данных: Статистическое Моделирование и Вычисления в Приложениях (Записаться На Курс)

Они разработаны для подготовки практиков в науке о данных, которые после завершения программы, будут готовы сделать шаг в индустрию и применять навыки для решения реальных задач.

Вы можете завершить полную программу и получить сертификат Наука о Данных MIT после экзамена или же пройти курсы отдельно. Вам нет необходимости проходить все курсы, но при этом всё же рекомендуется. Если вы хотите завершить одиночные курсы, то всегда можете получить сертификат для каждого курса отдельно.

Научные Ссылки

1. Harvard Business Review, Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century

2. The Business of Business, "Data Scientist" is the hottest profession of 2019 according to job-listing data