змест
Нягледзячы на тое, што ў Інтэрнэце ёсць шмат курсаў па навуцы дадзеных, пошук патрэбнага курса, які дапаможа вам пачаць, можа заняць шмат часу. У гэтым аглядзе мы разгледзім "Курс Data Science 2021: поўны навучальны лагер Data Science», даступны на Udemy.
Калі вы сумняваецеся, ці варта купляць гэты курс, мы дапаможам вам прыняць рашэнне, паглядзеўшы, што прапануе гэты курс. Гэты курс навучаецца больш за 366,220 4.6 студэнтаў і мае рэйтынг 5 з 85,719 з больш чым XNUMX XNUMX рэйтынгамі на момант напісання.
Курс абнаўляецца кожны год, апошні раз ён абнаўляўся ў студзені 2021 г. Ён апублікаваны на Udemy стваральнікам курса 365 Careers і камандай 365 Careers. З улікам сказанага, давайце паглядзім, хто такія інструктары.
Інструктар: каманда Career 365
Выкладчыкам гэтага курса з'яўляецца кампанія пад назвай 365 Careers. Яны з'яўляюцца бэстсэлерам курсаў, звязаных з фінансамі, №1 на платформе. З больш чым 1,000,000 210 365 студэнтаў, якія навучаюцца на іх курсах у больш чым XNUMX краінах, студэнты з розных кампаній, такіх як Apple і PayPal, карыстаюцца курсамі каманды Career XNUMX.
Што такое навука дадзеных?
Data Science абцяжарвае дадзеныя з розных крыніц і выкарыстоўвае розныя метады, алгарытмы, сістэмы і працэсы, каб выкарыстоўваць сабраную намі інфармацыю і атрымаць з яе пэўныя веды. Дадзеныя могуць быць як структураванымі, так і неструктураванымі.
Звычайна гэта звязана з машынным навучаннем, вялікімі дадзенымі і інтэлектуальным аналізам дадзеных. Выкарыстоўваючы камбінацыю матэматыкі, статыстыкі і інфарматыкі, навука аб дадзеных накіравана на выманне карыснай інфармацыі з велізарнай колькасці даных.
Для каго прызначаны гэты курс?
Калі вы хочаце вывучыць асновы навукі аб даных і азнаёміцца з усімі асновамі навукі аб даных і хочаце працягнуць кар'еру ў гэтай галіне, то гэты курс для вас. Гэты курс правядзе вас праз усе тэрміналогіі і тэхналогіі, якія выкарыстоўваюцца навукоўцамі па апрацоўцы дадзеных.
Ён таксама падыходзіць людзям, якія толькі пачынаюць знаёміцца з асновамі навукі аб дадзеных і пашыраюць свае навыкі. Гэты курс дзейнічае як поўны набор інструментаў для таго, каб стаць навукоўцам дадзеных.
Што вам спатрэбіцца для гэтага курса?
Вы можаце выбраць гэты курс, нават калі ў вас няма тэхнічных ведаў або ведаў аб навуцы дадзеных. Аднак вам трэба будзе ўсталяваць Anaconda і Microsoft Excel. (Падтрымліваецца Microsoft Excel 2003 і пазнейшыя версіі).
Што вы даведаецеся з гэтага курса?
- Матэматычныя веды, неабходныя для машыннага навучання
- Выканайце лінейную і лагістычную рэгрэсіі ў Python
- выкарыстоўваць numpy, statsmodels і scikit-learn у Python для стварэння алгарытмаў машыннага навучання
- Палепшыце існуючыя алгарытмы ML, вывучыўшы розныя метады, такія як пераабсталяванне, недастатковае абсталяванне, праверка, навучанне, n-кратная перакрыжаваная праверка, тэставанне і як выкарыстоўваць гіперпараметры для павышэння прадукцыйнасці.
- Навучанне папярэдняй апрацоўцы даных
- Навучыцеся карыстацца Python і выкарыстоўваць яго для статыстычнага аналізу
- Выканайце кластарны і фактарны аналіз
- Прымяняйце тое, што вы даведаліся, у рэальных сітуацыях
- Выкарыстанне глыбокіх нейронных сетак
- Глыбокае навучанне з выкарыстаннем TensorFlow
- Праграмаванне на Python з выкарыстаннем matplotlib, Seaborn, пашыраны статыстычны аналіз, машыннае навучанне з мадэлямі статыстыкі, scikit-вучыцца, і панды.
Цяпер, калі мы ведаем, што неабходна для праходжання гэтага курса і што ён можа прапанаваць, давайце разгледзім змест «Курс Data Science 2021: Complete Data Science Bootcamp».
Агляд зместу курса Udemy Data Science:
1. Уводзіны ў даныя і навуку аб даных
Вы даведаецеся, што такое навука аб дадзеных у тэорыі, і даведаецеся, чаму амаль кожны бізнес на планеце з нецярпеннем чакае выкарыстання навукі аб дадзеных для развіцця свайго бізнесу.
Акрамя таго, вы даведаецеся пра іншыя рэчы, такія як бізнес-аналітыка, штучны інтэлект і машыннае навучанне. Відэа пад назвай «Уводзіны ў даныя і навуку аб даных» пазнаёміць вас з усімі тэрміналогіямі і моднымі словамі, якія выкарыстоўваюцца ў гэтай галіне.
2. Верагоднасць
У другім раздзеле курса вы азнаёміцеся з усімі рэчамі, якія выкарыстоўваюцца навукоўцамі апрацоўкі дадзеных у імавернасці, такімі як байесаўскі інтэрфейс, размеркаванне, камбінатроніка, разам з усімі асновамі імавернасці.
Гэта адзін з курсаў, які ўключае ў сябе выкладанне ўсіх матэматычных аспектаў навукі аб дадзеных. У апошнім падраздзеле гэтага раздзела вы даведаецеся, як імавернасць выкарыстоўваецца ў іншых галінах, такіх як статыстыка, фінансы і навука аб дадзеных.
3. статыстыка
Статыстыка - важная частка вывучэння навукі аб дадзеных. Гэты раздзел пачынаецца з увядзення на прыкладах, што такое статыстыка і як вы будзеце яе выкарыстоўваць у навуцы дадзеных.
Затым вы пераходзіце да асвятлення розных частак статыстыкі і вывучэння пашыранай статыстыкі па кожнай тэме на практычных прыкладах. Гэты раздзел дапаможа вам вывучыць розныя рэчы, такія як апісальная статыстыка і вывадная статыстыка.
Затым пераходзіць да праверкі гіпотэз і таго, як яны выкарыстоўваюцца ў навуцы даных на прыкладзе.
4. Уводзіны ў Python
Python - адна з самых гнуткіх моў, якую можна выкарыстоўваць ва ўсім, уключаючы навуку аб дадзеных, агульнае праграмаванне і машыннае навучанне. Гэты раздзел курса пачынаецца са знаёмства карыстальнікаў з Python і з таго, чаму вы павінны выкарыстоўваць Python і Jupyter.
Гэта таксама дапаможа вам усталяваць гэтыя інструменты і дапаможа карыстальнікам зразумець прыборную панэль Jupyter. У апошнім падраздзеле разглядаюцца перадумовы для кадавання ў Jupyter і знаёмства з інтэрфейсам.
Затым вы даведаецеся пра некалькі тыпаў даных, даступных у Python, і пра тое, як вы можаце выкарыстоўваць зменныя. Наступная частка прадугледжвае выкарыстанне базавага сінтаксісу Python, а затым пашыраных аператараў Python. Вы таксама даведаецеся пра ўмоўныя аператары, функцыі, паслядоўнасці і ітэрацыі.
Раздзел заканчваецца азнаямленнем карыстальнікаў з пашыранымі інструментамі Python. Вы даведаецеся, што такое OOPS, як выкарыстоўваць модулі і пакеты. Карыстальнікі таксама даведаюцца аб стандартнай бібліятэцы Python і аб тым, як імпартаваць модулі ў Python.
5. Пашыраныя статыстычныя метады ў Python
Пачынаючы з увядзення ў рэгрэсійны аналіз, гэты раздзел працягвае і дапамагае карыстальнікам даведацца пра лінейную рэгрэсію, множную лінейную рэгрэсію і заканчвае лагістычнай рэгрэсіяй.
Калі вы азнаёміцеся з усімі тыпамі рэгрэсій, курс дапаможа вам выкарыстоўваць перадавыя статыстычныя мадэлі з выкарыстаннем лінейнай рэгрэсіі з Sklearn, множнай лінейнай рэгрэсіі са статыстычнымі мадэлямі.
Затым пераходзіць да тлумачэння іншых перадавых статыстычных метадаў, такіх як лагістычная рэгрэсія, кластарны аналіз, кластэрызацыя K-сярэдніх і розныя тыпы кластарызацыі, такія як дэндраграма.
6. Матэматыка
Калі вы пачатковец у навуцы дадзеных, вам трэба будзе вывучыць розныя матэматычныя тэмы. Калі вы не вывучалі тэхніку або матэматыку, гэты раздзел прызначаны, каб дапамагчы вам зразумець усе матэматычныя паняцці, якія выкарыстоўваюцца ў навуцы дадзеных, такія як матрыцы, скаляры, вектары, лінейная алгебра, тэнзар і геаметрыя.
Раздзел заканчваецца курсам, які навучае карыстальнікаў выконваць некалькі аперацый над матрыцай, такіх як складанне, адніманне і як транспанаваць матрыцу. Гэта таксама дапаможа вам вырашыць некалькі памылак, якія ўзніклі пры даданні матрыцы.
7. Глыбокае навучанне
Апошні раздзел курса вучыць карыстальнікаў глыбокаму навучанню. Ён пачынаецца з відэа пад назвай "Чаго чакаць ад гэтай часткі?", Пасля чаго ідзе ўвядзенне ў тое, што такое нейронавыя сеткі. Вы таксама даведаецеся, як стварыць простую нейронавую сетку з дапамогай NumPy.
Акрамя таго, вы таксама даведаецеся пра тое, што робіць TensorFlow 2.0 і як выкарыстоўваць яго для розных мэтаў.
Затым ён пераходзіць да ўвядзення глыбокіх нейронавых сетак. У працэсе вы таксама даведаецеся, як усталяваць Glorot, таксама вядомага як Xavier. Курс дазваляе карыстальнікам азнаёміцца з папярэдняй апрацоўкай і дапамагчы класіфікаваць набор дадзеных MNIST.
Гэта таксама дапамагае карыстальнікам прымяняць атрыманыя веды на прыкладзе. Раздзел заканчваецца рэзюмэ таго, што вы даведаліся, і аглядам згортачных нейронавых сетак.
8. Тэматычныя даследаванні
Ёсць некалькі тэматычных даследаванняў, уключаных у курс, у тым ліку:
- Папярэдняя апрацоўка «Абсентэізм_даных»
- Прымяненне машыннага навучання для стварэння «Absenteism_module»
- Загрузка «Absenteism_module»
- Аналіз прагназуемых вынікаў у Жывая карціна
Кошты:
Кошт курса складае каля 120 долараў. Улічваючы змест курса, гэта прымальная цана. Праверце прапанову са зніжкай тут.
Стваральнік кантэнту таксама прапануе 30-дзённую гарантыю вяртання грошай у выпадку, калі вы выявіце, што курс вам не падыходзіць.
Плюсы і мінусы:
Курс прапануе ўсе асновы, якія вам калі-небудзь спатрэбяцца, каб пачаць вывучаць Data Science. Пасля праходжання гэтага курса вы можаце лёгка прайсці прасунутыя курсы машыннага навучання і штучнага інтэлекту.
Гэта лепшы базавы курс, які вам калі-небудзь спатрэбіцца, каб даведацца ўсё пра навуку аб дадзеных. Адзіны мінус гэтага курса - высокі кошт курса.
заключэнне
Палова студэнтаў ацаніла курс на 5 зорак. курс мае ў сярэднім 4.6 зоркі і больш за 366,220 XNUMX студэнтаў на момант напісання. Гэта адзін з самых прадаваных курсаў на Udemy і распрацаваны з улікам таго, што нават людзі без тэхнічнага вопыту могуць даведацца аб Data Science.
Калі вы з нецярпеннем чакаеце працы ў якасці навукоўца па дадзеных і ўключаеце розныя навыкі, такія як статыстычны аналіз, праграмаванне на Python з выкарыстаннем NumPy, SeaBorn і г.д., пашыраны статыстычны аналіз, Tableau і машыннае навучанне са статыстычнымі мадэлямі і Scikit-learn, тады гэты курс для вас.
Увогуле, гэта лепшы курс Bootcamp, які вам калі-небудзь спатрэбіцца, каб даведацца ўсё пра навуку аб дадзеных.
