Курс Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp — MOOC — Udemy Подтвержденное объявление

Специалист по проблемным данным — одна из наиболее 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 тех, которые существуют, они очень дороги и требуют много времени). Большинство онлайн-курсов сосредоточены на конкретной теме, и трудно понять, как навык, который они преподают, вписывается в более широкую 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 сложно применить методы машинного обучения, прежде чем понять лежащую в их основе математику.

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 это изучать Как кандидат на роль специалиста по данным, 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 взгляд на все эти модные словечки и их место в сфере 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 подполями, 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 Вам нужно 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.

. Python 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.

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.

. 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.

Зачем этому учиться? Наука о данных — это прогностическое моделирование, и вы можете