Съдържание
Въпреки че в интернет има много курсове по наука за данни, намирането на правилния курс, който ще ви помогне да започнете, може да отнеме време. В този преглед ще разгледаме „Курсът по наука за данни 2021: Пълен учебен лагер по наука за данни” наличен в Udemy.
Ако не сте сигурни дали трябва да закупите този курс или не, ние ще ви помогнем да решите, като разгледате какво предлага този курс. С повече от 366,220 4.6 студенти, записани в този курс и той има рейтинг 5 от 85,719, с повече от XNUMX XNUMX оценки към момента на писане.
Курсът се актуализира всяка година, последно е актуализиран през януари 2021 г. Публикуван е в Udemy от създателя на курса 365 Careers и екипа на 365 Careers. Като се има предвид това, нека да разгледаме кои са инструкторите.
Инструктор: Career 365 Team
Инструкторът на този курс е компания, наречена 365 Careers. Те са най-продаваният номер 1 на свързаните с финансите курсове в платформата. С повече от 1,000,000 210 365 студенти, записани в техните курсове в повече от XNUMX страни, студенти от различни компании като Apple и PayPal са използвали курсове от екипа на Career XNUMX.
Какво е наука за данни?
Науката за данни утежнява данни от различни източници и използва различни методи, алгоритми, системи и процеси, за да използва събраната от нас информация и да получи известни знания от нея. Данните могат да бъдат структурирани или неструктурирани.
Обикновено се свързва с машинно обучение, големи данни и извличане на данни. Използвайки комбинация от математика, статистика и компютърни науки, науката за данни има за цел да извлече полезна информация от огромно количество данни.
За кого е предназначен този курс?
Ако искате да научите основите на науката за данни и да се запознаете с всички основи на науката за данни и искате да продължите кариера в тази област, тогава този курс е за вас. Този курс ще ви преведе през всички терминологии и технологии, използвани от учените по данни.
Също така е подходящ за хора, които тепърва започват с основите на науката за данни и разширяват своите умения. Този курс действа като пълен набор от инструменти, за да станете учен по данни.
Какво ще ви е необходимо за този курс?
Можете да изберете този курс, дори ако нямате технически опит или познания за науката за данни. Въпреки това ще трябва да инсталирате Anaconda и да имате инсталиран Microsoft Excel. (Поддържа се Microsoft excel 2003 и по-нови версии).
Какво ще научите от този курс?
- Необходими математически познания за машинно обучение
- Извършване на линейни и логистични регресии в Python
- Да се възползват от numpy, statsmodels и scikit-learn в Python за създаване на алгоритми за машинно обучение
- Подобрете съществуващите алгоритми за ML чрез изучаване на различни техники като свръхоборудване, недостатъчно оборудване, валидиране, обучение, n-кратно кръстосано валидиране, тестване и как да използвате хиперпараметри за подобряване на производителността.
- Научете как да обработвате предварително данни
- Научете се да използвате Python и да го използвате за статистически анализ
- Извършете клъстерен и факторен анализ
- Приложете всичко, което сте научили, в реални сценарии
- Използване на дълбоки невронни мрежи
- Дълбоко обучение с помощта на TensorFlow
- Програмиране на Python с помощта на matplotlib, Seaborn, Разширен статистически анализ, машинно обучение със статистически модели, scikit-научитеи панди.
Сега, когато знаем какво е необходимо, за да преминем този курс и какво може да предложи, нека прегледаме съдържанието на „The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp“.
Преглед на съдържанието на курса Udemy Data Science:
1. Въведение в данните и науката за данните
Ще научите какво представлява науката за данни на теория и ще научите защо почти всеки бизнес на планетата очаква с нетърпение да използва науката за данни, за да засили своя бизнес.
Освен това ще научите за други неща като бизнес интелигентност, изкуствен интелект и машинно обучение. Видеоклипът, озаглавен „Въведение в науката за данни и данни“, ще ви запознае с всички терминологии и модни думи, използвани в тази област.
2. Вероятност
Вторият раздел на курса ви превежда през всички неща, използвани от учените по данни в вероятността, като байесов интерфейс, разпределения, комбинатроника, заедно с всички основи на вероятността.
Това е един от курсовете, който включва преподаване на всички математически аспекти на науката за данни. В последния подраздел на този раздел ще научите как вероятността се използва в други области като статистика, финанси и наука за данни.
3. Статистика
Статистиката е голяма част от изучаването на науката за данни. Този раздел започва с представяне на това какво представлява статистиката и как ще я използвате в науката за данни, като използвате примери.
След това преминавате към покриване на различни части от статистиката и научавате разширени статистически данни с всяка тема, като използвате практически примери. Има различни неща, които този раздел ще ви помогне да научите, като описателна статистика и статистика за изводи.
След това се преминава към тестване на хипотези и как се използва в науката за данни, като се използва пример.
4. Въведение в Python
Python е един от най-гъвкавите езици, който може да се използва във всичко и всичко, включително наука за данни, общо програмиране и машинно обучение. Този раздел от курса започва с запознаване на потребителите с Python и защо трябва да използвате Python и Jupyter.
Освен това ще ви помогне да инсталирате тези инструменти и ще помогне на потребителите да разберат таблото за управление на Jupyter. Последният подраздел се занимава с предпоставките за кодиране в Jupyter и запознаване с интерфейса.
След това ще научите за няколкото типа данни, налични в Python и как можете да използвате променливи. Следващата част включва използването на основен синтаксис на Python, последван от разширени Python оператори. Ще научите също за условни изрази, функции, последователности и итерации.
Разделът завършва с запознаване на потребителите с Advanced Python Tools. Ще научите какво е OOPS, как да използвате модули и пакети. Потребителите също ще научат за стандартната библиотека на Python и как да импортират модули в Python.
5. Разширени статистически методи в Python
Започвайки с въведение в регресионния анализ, този раздел продължава и помага на потребителите да научат за линейната регресия, множествената линейна регресия и завършва с логистична регресия.
След като сте запознати с всички видове регресии, курсът ви помага как да използвате усъвършенствани статистически модели, използвайки линейна регресия със Sklearn, множествена линейна регресия със статистически модели.
След това се пристъпва към обяснение на други усъвършенствани статистически методи като логистична регресия, клъстерен анализ, групиране на K-средни и различни видове клъстериране, като дендрограма.
6. Математика
Ако сте нов в науката за данни, ще трябва да научите различни математически теми. В случай, че не сте изучавали инженерство или математика, този раздел е предназначен да ви помогне да разберете всички математически концепции, използвани в науката за данни, като матрица, скалари, вектори, линейна алгебра, тензор и геометрия.
Разделът завършва с курса, който обучава потребителите как да извършват няколко операции с матрица, като събиране, изваждане и как да транспонират матрица. Също така ви помага да разрешите няколко грешки, възникнали при добавяне на матрица.
7. Дълбоко обучение
Последният раздел на курса учи потребителите за дълбокото обучение. Започва с видео, озаглавено „Какво да очакваме от тази част?“, последвано от въведение в това какво представляват невронните мрежи. Ще научите също как да изградите проста невронна мрежа с помощта на NumPy.
Освен това ще научите какво прави TensorFlow 2.0 и как да го използвате за различни цели.
След това се пристъпва към въвеждането на дълбоки невронни мрежи. По време на процеса ще научите и как да инсталирате Glorot, известен още като Xavier. Курсът позволява на потребителите да се запознаят с предварителната обработка и да им помогне да се класифицират в набора от данни MNIST.
Той също така помага на потребителите да прилагат научените знания с помощта на пример. Разделът завършва с обобщение на всичко, което сте научили, и преглед на конволюционните невронни мрежи.
8. Казуси
Има няколко казуси, включени в курса, включително:
- Предварителна обработка на „Absenteeism_data“
- Прилагане на машинно обучение за създаване на „Absenteeism_module“
- Зареждане на „модул_отсъствие“
- Анализиране на прогнозираните резултати в Жива картина
Pricing:
Курсът е на цена около $120. Като се има предвид съдържанието на курса, той е на разумна цена. Вижте отстъпката от тук.
Създателят на съдържанието също предлага 30-дневна гаранция за връщане на парите в случай, че установите, че курсът не е подходящ за вас.
Предимства и недостатъци:
Курсът предлага всички основни неща, които някога ще са ви необходими, за да започнете да навлизате в Data Science. След като преминете този курс, можете лесно да преминете към усъвършенствани курсове по машинно обучение и изкуствен интелект.
Това е най-добрият основен курс, който някога ще ви трябва, за да научите всичко за науката за данни. Единственият недостатък на този курс е високата цена на курса.
Заключение
Като половината от студентите оценяват курса с 5 звезди. курсът има средно 4.6 звезди и над 366,220 XNUMX студенти към момента на писане. Това е един от най-продаваните курсове за Udemy и е разработен, като се има предвид, че дори хора без технически опит могат да научат за Data Science.
Ако очаквате да работите като учен по данни и да включите различни умения като статистически анализ, програмиране на Python с помощта на NumPy, SeaBorn и др., Разширен статистически анализ, Tableau и машинно обучение със статистически модели и Scikit-learn, тогава този курс е за теб.
Като цяло, това е най-добрият курс на Bootcamp, който някога ще ви трябва, за да научите всичко за науката за данни.
