Курс Data Science 2021: Повний навчальний табір Data Science- MOOC- Udemy перевірений лістинг

Вчений ProblemData є однією з найбільш підходящих професій для процвітання в цьому столітті.

Він цифровий, орієнтований на програмування та аналітичний.

Тому не дивно, що на ринку праці зріс попит на науковців даних.

Однак пропозиція була дуже обмеженою.

Важко здобути необхідні навички, щоб бути найнятим науковцем даних.

І як це можна зробити? Університети повільно створюють спеціалізовані програми з науки про дані.

(не кажучи вже про ті, що існують, дуже дорогі та забирають багато часу) Більшість онлайн-курсів зосереджені на певній темі, і важко зрозуміти, як навички, які вони навчають, вписуються в загальну картину.

Наука про дані про рішення є багатодисциплінарною сферою.

Він охоплює широкий спектр тем.

Розуміння галузі науки про дані та типу аналізу, що виконується. Математика, статистика Python. Застосування передових статистичних методів у Python. Візуалізація даних Машинне навчання Глибоке навчання Кожна з цих тем базується на попередніх.

І ви ризикуєте заблукати по дорозі, якщо не здобудете ці навички в правильному порядку.

Наприклад, вам буде важко застосувати методи машинного навчання, перш ніж зрозуміти основну математику.

Або вивчити регресійний аналіз на Python, перш ніж дізнатися, що таке регресія, може бути нелегко.

Тому, намагаючись створити найефективніший, економний за часом та структурований тренінг із науки про дані, доступний онлайн, ми створили курс Data Science 202. Ми вважаємо, що це перша навчальна програма, яка вирішує найбільшу проблему. наука з усіма необхідними ресурсами в одному місці.

Крім того, наша мета — викладати теми, які плавно перетікають і доповнюють одна одну.

Курс навчить вас усього, що вам потрібно знати, щоб стати вченим з даних за частку від вартості традиційних програм (не кажучи вже про кількість часу, який ви заощадите).

Навички .Вступ до науки про дані та даних Великі дані, бізнес-аналітика, бізнес-аналітика, машинне навчання та штучний інтелект.

Ми знаємо, що ці модні слова належать до галузі науки про дані, але що вони всі означають? Навіщо це вчитися. Як кандидат у науковців даних, ви повинні розуміти тонкощі кожної з цих областей і розуміти правильний підхід до вирішення проблеми.

Цей Вступ до Data and Data Science дасть вам повний погляд на всі ці модні слова та те, що вони вписуються в сферу науки про дані.

. Математика Вивчення інструментів є першим кроком до науки про дані.

Вам потрібно спочатку побачити загальну картину, а потім детально розглянути частини.

Ми детальніше розглянемо обчислення та лінійну алгебру, оскільки вони є підполями, на яких базується наука про дані.

Навіщо цьому вчитися? Обчислення та лінійна алгебра є важливими для програмування в галузі науки про дані.

Якщо ви хочете зрозуміти просунуті алгоритми машинного навчання, вам знадобляться ці навички у вашому арсеналі.

. Статистика Перш ніж стати вченим, потрібно мислити як науковець.

Статистика тренує ваш розум формулювати проблеми як гіпотези і дає вам методи перевірки цих гіпотез, як вчений.

Навіщо цьому вчитися? Цей курс не лише надасть вам необхідні інструменти, але й навчить, як ними користуватися.

Статистика навчає мислити як науковець.

. Python Python є відносно новою мовою програмування, і на відміну від R, це мова програмування загального призначення.

З ним можна робити все, що завгодно! Серед багатьох його можливостей є веб-додатки, комп’ютерні ігри та наука про дані.

Тому за короткий час він зумів зірвати багато дисциплін.

Були розроблені надзвичайно потужні бібліотеки, які дозволяють маніпулювати даними, перетворювати їх і візуалізувати.

Проте Python справді блискучий, коли справа доходить до машинного та глибокого навчання.

Навіщо цьому вчитися? Коли справа доходить до розробки, впровадження та розгортання моделей машинного навчання за допомогою потужних фреймворків, таких як scikit-learn, TensorFlow тощо.

Python є важливою мовою програмування.

. Науковцям TableauData потрібно не просто мати справу з даними та вирішувати проблеми, що керуються даними.

Вони також повинні переконати керівників компаній у правильних рішеннях.

Ці керівники можуть бути недостатньо обізнаними в науці даних, тому науковці з даних повинні вміти представити та візуалізувати історію даних у зрозумілий їм спосіб.

Ось тут на допомогу приходить Tableau, і ми допоможемо вам стати експертом-оповідачем, використовуючи провідне програмне забезпечення для бізнес-аналітики та візуалізації науки про дані.

Навіщо цьому вчитися? Дослідник даних покладається на інструменти бізнес-аналітики, такі як Tableau, щоб повідомити складні результати особам, які не мають технічних рішень.

. Розширена статистика Регресії, кластеризація та факторний аналіз – це всі дисципліни, які були винайдені до машинного навчання.

Однак тепер усі ці статистичні методи використовуються за допомогою машинного навчання, щоб забезпечити прогнозування з неперевершеною точністю.

У цьому розділі ці техніки будуть детально розглянуті.

Навіщо цьому вчитися? Наука про дані пов’язана з прогнозним моделюванням, і ви можете