Комплексное обучение науке о данных: математика, статистика, Python, расширенная статистика в Python, глубокое и машинное обучение
ВЫБОР
КУРС ПО ПРОДВИЖЕНИЮ UDEMY
Этот курс был рекомендован тысячами предыдущих студентов
Udemy — одна из самых актуальных платформ электронного обучения в мире для обучения цифровым навыкам и другим интересам личного роста. Миллионы людей изучают тысячи курсов из любой точки мира. AulaPro выбирает лучшие курсы с разных платформ, таких как Udemy и других, чтобы наши посетители могли выбрать курс, наиболее подходящий для их нужд, с уверенностью в том, что они выбрали лучших среди лучших.
Курсы Udemy разрабатываются экспертами в своих областях со всего мира. Курсы, которые вы найдете в этой подборке AulaPro, превзошли оценки десятков тысяч студентов., иногда сотни тысяч, со средней оценкой выше 4.5 из 5, так что это действительно отличный вариант, и многое другое, если можно получить скидку на обычную стоимость курса.
Купон Udemy: курс по науке о данных 2022: полный учебный курс по науке о данных — виртуальный курс
Воспользуйтесь специальной ценой, которую вы можете получить сегодня, и приобретите этот мощный виртуальный курс, который поможет вам улучшить свой профессиональный профиль.
ЭКСКЛЮЗИВНЫЙ КЛАСС: Предложение для новых студентов. Учитесь с лучшими курсами и экспертами на Udemy всего за 14.99 долларов США.
ЗАКАНЧИВАЕТСЯ В:
Специалист по проблемным данным — одна из самых подходящих профессий для процветания в этом столетии.
Он цифровой, программно-ориентированный и аналитический. Поэтому неудивительно, что на рынке труда вырос спрос на специалистов по данным. Однако предложение было очень ограниченным.
Трудно приобрести необходимые навыки, чтобы быть нанятым специалистом по данным. И как вы можете это сделать? Университеты не спешили создавать специализированные программы по науке о данных. (не говоря уже о том, что те, которые существуют, очень дороги и требуют много времени).
Большинство онлайн-курсов посвящены определенной теме, и трудно понять, как навыки, которые они преподают, вписываются в общую картину. Наука о данных решений — это междисциплинарная область. Он охватывает широкий спектр тем. Понимание области науки о данных и типа выполняемого анализа Математика Статистика Python Применение передовых статистических методов в Python Визуализация данных Машинное обучение.
Глубокое обучение Каждая из этих тем основывается на предыдущих. И вы рискуете заблудиться по пути, если не приобретете эти навыки в правильном порядке. Например, было бы трудно применить методы машинного обучения, прежде чем понять лежащую в их основе математику.
Качественное образование всегда под рукой! Получите скидку 100 долларов. Подпишитесь на Coursera Plus ежегодно всего за 299 долларов США. Нажмите и узнайте, как.
Или может быть сложно изучить регрессионный анализ в Python, не зная, что такое регрессия. Поэтому, стремясь создать наиболее эффективное, экономящее время и структурированное обучение по науке о данных, доступное онлайн, мы создали Курс по науке о данных 202. Мы считаем, что это первая учебная программа, которая решает самую большую проблему. науки со всеми необходимыми ресурсами в одном месте.
Кроме того, наша цель — преподавать темы, которые плавно перетекают друг в друга и дополняют друг друга. Курс научит вас всему, что вам нужно знать, чтобы стать специалистом по данным за небольшую часть стоимости традиционных программ (не говоря уже о количестве времени, которое вы сэкономите).
навыки
Введение в данные и науку о данных
Большие данные, бизнес-аналитика, бизнес-аналитика, машинное обучение и искусственный интеллект. Мы знаем, что эти модные словечки относятся к области науки о данных, но что все они означают? зачем этому учиться
Как кандидат в Data Scientist, вы должны понимать все тонкости каждой из этих областей и распознавать правильный подход к решению проблемы. Это введение в данные и науку о данных даст вам всесторонний обзор всех этих модных словечек и того, как они вписываются в сферу науки о данных. .
Математика
Изучение инструментов — это первый шаг к изучению данных. Сначала нужно увидеть общую картину, а затем детально изучить ее части. Мы более подробно рассмотрим исчисление и линейную алгебру, поскольку они являются подобластями, на которых основана наука о данных.
Зачем этому учиться? Исчисление и линейная алгебра необходимы для программирования науки о данных. Если вы хотите разбираться в продвинутых алгоритмах машинного обучения, то вам нужны эти навыки в вашем арсенале. .
статистика
Вы должны думать как ученый, прежде чем вы сможете стать ученым. Статистика тренирует ваш разум формулировать проблемы как гипотезы и дает вам методы проверки этих гипотез, как у ученого. Зачем этому учиться? Этот курс не только даст вам необходимые инструменты, но и научит вас их использовать.
Статистика учит вас мыслить как ученый.
Питон
Python — относительно новый язык программирования, и, в отличие от R, это язык программирования общего назначения. Вы можете сделать что-нибудь с ним! Веб-приложения, компьютерные игры и наука о данных входят в число многих его возможностей. Вот почему за короткое время ему удалось подорвать многие дисциплины.
Откройте для себя тысячи курсов с Coursera Plus. Годовая подписка сейчас и на короткое время всего за 299 долларов США! Нажмите и узнайте, как.
Были разработаны чрезвычайно мощные библиотеки, позволяющие манипулировать данными, преобразовывать и визуализировать их. Однако, где Python действительно сияет, так это в машинном и глубоком обучении. Зачем этому учиться? Когда дело доходит до разработки, развертывания и развертывания моделей машинного обучения с помощью мощных фреймворков, таких как scikit-learn, TensorFlow и т. д. Python — важный язык программирования.
Живая картина
Ученым TableauData нужно не просто иметь дело с данными и решать проблемы, связанные с данными. Им также необходимо убедить руководителей компаний в правильности принимаемых решений. Эти руководители могут не очень хорошо разбираться в науке о данных, поэтому специалист по данным должен уметь представлять и визуализировать историю данных так, как они ее понимают.
Вот тут-то и приходит на помощь Tableau, и мы поможем вам стать опытным рассказчиком, используя ведущее программное обеспечение для бизнес-аналитики и визуализации данных. Зачем этому учиться? Специалист по данным полагается на инструменты бизнес-аналитики, такие как Tableau, для передачи сложных результатов лицам, не являющимся техническими специалистами.
Расширенная статистика
Регрессии, кластеризация и факторный анализ — все это дисциплины, которые были изобретены до машинного обучения. Однако теперь все эти статистические методы выполняются с помощью машинного обучения, что позволяет делать прогнозы с беспрецедентной точностью. В этом разделе мы подробно обсудим эти методы.
Посетите этот курс на платформе Udemy
Посетите страницу этого курса на платформе и узнайте подробности.
ДРУГИЕ ИНТЕРЕСНЫЕ КУРСЫ
Посетите этот курс на платформе Udemy
Посетите страницу этого курса на платформе и узнайте подробности.
