Der Spezialisierungskurs für maschinelles Lernen und Datenanalyse ermöglicht es den Studierenden, das Konzept der Daten in seinen verschiedenen Formen zu verstehen und die allgemeinen Herausforderungen im Zusammenhang mit echten Daten zu verstehen und zu beherrschen. Es vermittelt praktische Fähigkeiten in der Datenerfassung, -aufbereitung, -verarbeitung und -analyse sowie im maschinellen Lernen unter Verwendung aktueller Tools, die auf Python- und R-Sprachen basieren.

Das Internet der Dinge (IoT) revolutioniert die Art und Weise, wie Daten gesammelt werden. Durch die Schaffung einer intelligenteren, besser vernetzten Infrastruktur vor Ort erschließt die IoT-Technologie das wahre Potenzial von Daten in der Branche und macht den Bedarf an Data-Science-Spezialisten deutlich. Die Boston Consulting Group erwartet für die nächsten Jahre ein jährliches Wachstum des IoT-Bereichs von über 30 %. Diese rasante Expansion führt zu einer beispiellosen Nachfrage nach IoT-Spezialisten und damit zu unglaublichen Karrieremöglichkeiten. Der Internet of Things-Kurs an der JCU Online ist ein Graduiertendiplom, das Ihnen die beruflichen Fähigkeiten vermittelt, die in Wirtschaft, Regierung und Forschung erforderlich sind. Unsere erfahrenen Lehrkräfte kombinieren ein tiefes Verständnis des aktuellen IoT-Wissens mit realer Geschäfts- und Forschungserfahrung. Der IoT-Kurs vermittelt Ihnen modernste Kenntnisse über intelligente Geräte, vernetzte Netzwerke, Sensoren, Programmiersprachen, Tools und Plattformen, um eine Fülle neuer Karrieremöglichkeiten zu entdecken.

Das Diplom in Data Science wird Ihre technischen und analytischen Fähigkeiten weiterentwickeln, die erforderlich sind, um umfangreiche Datenmengen zu verwalten und nützliche Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Dieses internationale Graduiertenprogramm richtet sich an Kandidaten, die bereit sind, ihre weitere berufliche Laufbahn im hochmodernen Bereich der Datenwissenschaft zu verfolgen. Die Studierenden erwerben fundierte Kenntnisse der mathematischen Grundlagen des Data Mining und der numerischen Optimierung, die Theorien und Techniken des maschinellen Lernens und der Wissensextraktion untermauern, sowie einen Überblick über die technischen Architekturen, die die hochleistungsfähige verteilte Datenverarbeitung und -berechnung unterstützen.