گواهینامه حرفه ای در مهندسی داده
Emeritus Institute of Management
اطلاعات کلیدی
موقعیت پردیس
Online
زبان های خارجی
زبان انگلیسی
قالب مطالعه
آموزش از راه دور
مدت زمان
6 ماهها
سرعت
تمام وقت, پاره وقت
شهریه
USD ۷٬۴۵۰
آخرین مهلت تقاضا
درخواست اطلاعات
زودترین تاریخ شروع
درخواست اطلاعات
بورسیه ها
فرصت های بورسیه تحصیلی را برای کمک به بودجه مطالعات خود کاوش کنید
مقدمه
ایجاد یک شغل در مهندسی داده با مهارت های مورد نیاز
از آنجایی که داده ها حتی یکپارچه تر برای تجارت رشد می کنند، به راحتی می توان فهمید که چرا مهندسی داده به عنوان سریع ترین شغل در حال رشد در فناوری در سال 2020 رتبه بندی شده است. نیاز به مهندسان داده که بتوانند زیرساخت های لازم برای به کار انداختن داده ها را ایجاد کنند در حال تشدید است و گواهینامه حرفه ای MIT xPRO در مهندسی داده می تواند به شما کمک کند تا با مهارت های مهندسی داده آماده کار که مزیت رقابتی در بازار ارائه می دهد این تقاضا را برآورده کنید. .
- 136,188 دلار میانگین حقوق سالانه یک مهندس داده در ایالات متحده در سال 2022 (منبع: Indeed)
- 95% نسبت تخمینی پروژههای تحول دیجیتال که توسط پلتفرمهای ابری بومی تا سال 2025 به حساب میآیند، از 40% در سال 2021 (منبع: گارتنر)
"مهندسی داده واقعاً جزء اصلی زیرساخت داده امروزی است. و از آنجایی که سازمانها بدون دادهها نمیتوانند کار کنند، این یک شغل با فرصتهای بسیار زیاد و کار فوقالعاده جالب است.»
– آبل سانچز، محقق و مدیر اجرایی مرکز داده های جغرافیایی MIT
دانش آموزان ایده آل
این برنامه برای چه کسانی است؟
- راهاندازهای شغلی: فارغالتحصیلان/فارغ التحصیلان/کارورزان اخیر STEM که به دنبال شروع شغلی در این زمینه با رشد بالا با قرار گرفتن در معرض مهندسی داده هستند.
- سازندگان شغل: مهندسین نرمافزار/متخصصان فناوری اولیه که به دنبال آموزش در جدیدترین ابزارها و تکنیکهای مهندسی داده و پیشرفت شغلی خود هستند.
- تغییر دهنده های شغلی: متخصصان میان حرفه ای که قصد دارند به مهندسی داده از فناوری اطلاعات، تجزیه و تحلیل، امور مالی، مدیریت پروژه، زنجیره تامین یا سایر زمینه های فنی روی بیاورند.
متقاضیان باید داشته باشند:
- مدرک لیسانس یا بالاتر
- مهارت های قوی ریاضی
- کمی تجربه برنامه نویسی
همچنین توصیه می شود:
- پیشینه آموزشی در زمینه های STEM
- سابقه کار فنی
- برخی از تجربه ها با پایتون، R یا SQL
- برخی از تجربیات با آمار و حساب
نتیجه برنامه
گیرنده های کلیدی
- این برنامه به گونه ای طراحی شده است که مهارت های مورد نیاز برای شروع یا ادامه کار خود را در مهندسی داده به شما بدهد. نتایج یادگیری سطح بالا برای این برنامه عبارتند از:
- توسعه و تجزیه و تحلیل پایگاه های داده با استفاده از علم داده و ابزارها و مهارت های مهندسی داده، از جمله SQL و Python
- یک شبکه را برای اطمینان از امنیت داده ها پیکربندی کنید
- پیادهسازی الگوریتمهای هوش مصنوعی (AI)/یادگیری ماشین (ML)، از جمله الگوریتمهایی برای یادگیری تقویتی و شبکههای عصبی عمیق
- داده های بزرگ را با استفاده از بسترهای ذخیره سازی داده و مدیریت گردش کار مدیریت کنید
- یک رابط کاربری برای مشاهده و تعامل با مقادیر زیادی از داده های پخش زنده بسازید
- یک نمونه کار GitHub ایجاد کنید تا پروژه هایی را که ایجاد می کنید به کارفرمایان بالقوه ارائه دهید
نکات مهم برنامه
- دریافت گواهینامه و 36 واحد آموزش مداوم (CEU) از MIT xPRO
- بینش و نسخههای نمایشی کدنویسی از دانشکده مشهور MIT
- مهارت های مهندسی داده آماده بازار را در بازاری با رشد بالا بیاموزید
- یک نمونه کار GitHub از پروژه های خود بسازید تا با کارفرمایان بالقوه به اشتراک بگذارید
- دریافت پشتیبانی شغلی یک به یک از بازنشسته و معرفی شرکای استخدام برای شرکت کنندگان واجد شرایط
برنامه درسی
موضوعات برنامه
فرصت های شغلی
قدم گذاشتن در یک حرفه در مهندسی داده مستلزم مهارت های مختلفی است، هم سخت و هم نرم. این دوره به شما راهنمایی هایی را برای پیمایش مسیر شغلی به سمت فناوری، از جمله ساخت مواد خود و انجام مصاحبه ارائه می دهد. این خدمات توسط Emeritus، همکار یادگیری ما برای این برنامه ارائه می شود. تیم پشتیبانی برنامه شامل رهبران دوره است تا به شما کمک کنند تا به اهداف یادگیری خود برسید. هدف اصلی این است که به شما مهارت های لازم برای آماده شدن برای شغلی در این زمینه را بدهد. شرکت کنندگان واجد شرایط ممکن است با شرکای استخدام ما معرفی شوند. با این حال، قرار دادن شغل تضمین شده نیست.
عناصر جنبه های آمادگی شغلی این دوره عبارتند از:
- ساخت زمین آسانسور خود را
- بهینه سازی پروفایل لینکدین
- نوشتن رزومه / نامه های پوششی
- پیمایش در جستجوی شغل
- آموزش نکات مصاحبه و آمادگی
- دستمزد مذاکره
تمرینهای شغلی متمرکز بر راهاندازی شغلی به عنوان مهندس داده عبارتند از:
- برند شخصی خود را بسازید و مهارت های خود را ارتقا دهید
- انتقال مفاهیم فنی به همکاران غیر فنی
- درک نقش ها و گردش کار توسعه Agile
- تفکر در مهارت های خود برای کشف نحوه عیب یابی و یادگیری سریع تر
- جستجوی شغل و مصاحبه برای موقعیت های مهندسی داده
درباره مدرسه
سوالات
دوره های مشابه
گواهی مهندسی تجزیه و تحلیل داده ها
- Fairfax, آمریکا