Obsah
I když je na internetu k dispozici mnoho kurzů datové vědy, nalezení správného kurzu, který vám pomůže začít, může být časově náročný proces. V této recenzi se podíváme na „Kurz datové vědy 2021: Kompletní bootcamp datové vědy“ k dispozici na Udemy.
Pokud si nejste jisti, zda si tento kurz koupit, nebo ne, pomůžeme vám s rozhodnutím tím, že se podíváte na to, co tento kurz nabízí. S více než 366,220 4.6 studenty zapsanými do tohoto kurzu a má hodnocení 5 z 85,719, s více než XNUMX XNUMX hodnoceními v době psaní.
Kurz je aktualizován každý rok, naposledy byl aktualizován v lednu 2021. Na Udemy je publikován tvůrcem kurzu 365 Careers a týmem 365 Careers. Jak již bylo řečeno, pojďme se podívat na to, kdo jsou instruktoři.
Instruktor: Career 365 Team
Lektorem tohoto kurzu je společnost s názvem 365 Careers. Jsou nejlepším prodejcem kurzů souvisejících s financemi na platformě. S více než 1 1,000,000 210 studenty zapsanými do jejich kurzů ve více než 365 zemích využili kurzy týmu Career XNUMX studenti z různých společností, jako je Apple a PayPal.
Co je to Data Science?
Data Science zhoršuje data z různých zdrojů a používá různé metody, algoritmy, systémy a procesy, aby využila informace, které jsme shromáždili, a získala z nich určité znalosti. Data mohou být strukturovaná nebo nestrukturovaná.
Obvykle je spojen se strojovým učením, velkými daty a dolováním dat. Pomocí kombinace matematiky, statistiky a informatiky je datová věda zaměřena na extrahování užitečných informací z obrovského množství dat.
Pro koho je tento kurz určen?
Pokud se chcete naučit základy datové vědy a seznámit se se všemi základy datové vědy a chcete se věnovat kariéře v oboru, pak je tento kurz pro vás. Tento kurz vás provede všemi terminologiemi a technologiemi, které datoví vědci používají.
Je také vhodný pro lidi, kteří teprve začínají se základy datové vědy a rozšiřují své dovednosti. Tento kurz funguje jako kompletní sada nástrojů, abyste se mohli stát datovým vědcem.
Co budete na tento kurz potřebovat?
Pro tento kurz se můžete rozhodnout, i když nemáte žádné technické znalosti nebo znalosti o datové vědě. Budete však muset nainstalovat Anaconda a mít nainstalovaný Microsoft Excel. (Podporován je Microsoft excel 2003 a novější).
Co se z tohoto kurzu naučíte?
- Matematické znalosti potřebné pro strojové učení
- Provádějte lineární a logistické regrese v Pythonu
- Využijte nemotorný, statsmodels a scikit-learn v Pythonu pro vytváření algoritmů strojového učení
- Vylepšete stávající algoritmy ML studiem různých technik, jako je overfitting, underfitting, validation, školení, n-násobné křížové ověření, testování a jak využít hyperparametry ke zlepšení výkonu.
- Naučit se předzpracovávat data
- Naučte se používat Python a používat jej pro statistickou analýzu
- Proveďte shlukovou a faktorovou analýzu
- Aplikujte vše, co jste se naučili, v reálných situacích
- Použití hlubokých neuronových sítí
- Hluboké učení pomocí TensorFlow
- Programování v Pythonu pomocí matplotlib, Seaborn, pokročilá statistická analýza, strojové učení se statistickými modely, scikit-učit sea pandy.
Nyní, když víme, co je k absolvování tohoto kurzu potřeba a co může nabídnout, pojďme se podívat na obsah kurzu „The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp“.
Recenze obsahu kurzu Udemy Data Science:
1. Úvod do Data a Data Science
Dozvíte se o tom, co je datová věda teoreticky, a dozvíte se, proč se téměř každý podnik na planetě těší na využití datové vědy k posílení svého podnikání.
Navíc se dozvíte o dalších věcech, jako je business intelligence, umělá inteligence a strojové učení. Video s názvem „Úvod do dat a datové vědy“ vás seznámí se všemi terminologiemi a módními výrazy používanými v této oblasti.
2. Pravděpodobnost
Druhá část kurzu vás provede všemi věcmi používanými datovými vědci v oblasti pravděpodobnosti, jako je Bayesian Interface, Distribuce, Combinatronics, spolu se všemi základy pravděpodobnosti.
Je to jeden z kurzů, který zahrnuje výuku všech matematických aspektů datové vědy. V poslední podsekci této části se dozvíte, jak se pravděpodobnost používá v jiných oblastech, jako je statistika, finance a datová věda.
3. Statistika
Statistika je velkou součástí výuky datové vědy. Tato část začíná představením toho, co je statistika a jak ji budete používat ve vědě o datech pomocí příkladů.
Poté přistoupíte k pokrytí různých částí statistiky a pomocí praktických příkladů se naučíte pokročilé statistiky u každého tématu. Tato část vám pomůže naučit se různé věci, jako jsou popisné statistiky a odvozené statistiky.
Poté přechází k testování hypotéz a k tomu, jak se používá v datové vědě na příkladu.
4. Úvod do Pythonu
Python je jedním z nejflexibilnějších jazyků, který lze použít ve všem a v čemkoli, včetně datové vědy, obecného programování a strojového učení. Tato část kurzu začíná představením uživatelů Python a proč byste měli používat Python a Jupyter.
Pomůže vám také nainstalovat tyto nástroje a pomůže uživatelům porozumět řídicímu panelu Jupyter. Poslední podkapitola se zabývá předpoklady pro kódování v Jupyteru a seznamte se s rozhraním.
Poté se dozvíte o několika typech dat dostupných v Pythonu a o tom, jak můžete používat proměnné. Další část zahrnuje použití základní syntaxe Pythonu následované pokročilými operátory Pythonu. Dozvíte se také o podmíněných příkazech, funkcích, sekvencích a iteracích.
Sekce končí představením uživatelů Advanced Python Tools. Dozvíte se, co je OOPS, jak používat moduly a balíčky. Uživatelé se také dozvědí o standardní knihovně Python a o tom, jak importovat moduly v Pythonu.
5. Pokročilé statistické metody v Pythonu
Tato část počínaje úvodem do Regresní analýzy pokračuje a pomáhá uživatelům dozvědět se o lineární regresi, vícenásobné lineární regresi a končí logistickou regresí.
Jakmile se seznámíte se všemi typy regresí, kurz vám pomůže používat pokročilé statistické modely pomocí lineární regrese se Sklearn, vícenásobné lineární regrese se statistickými modely.
Poté pokračuje vysvětlením dalších pokročilých statistických metod, jako je logistická regrese, shluková analýza, shlukování K-Means a různé typy shlukování, jako je Dendrogram.
6. Matematika
Pokud s datovou vědou začínáte, budete se muset naučit různá matematická témata. V případě, že jste nestudovali inženýrství nebo matematiku, je tato část navržena tak, aby vám pomohla porozumět všem matematickým konceptům používaným v datové vědě, jako je matice, skaláry, vektory, lineární algebra, tenzor a geometrie.
Sekce končí kurzem, který uživatele naučí, jak provádět několik operací s maticí, jako je sčítání, odčítání a jak transponovat matici. Také vám pomůže vyřešit několik chyb, ke kterým došlo při přidávání matice.
7. Hluboké učení
Poslední část kurzu učí uživatele o hlubokém učení. Začíná videem s názvem „Co očekávat od této části?“, po kterém následuje úvod do toho, co jsou neuronové sítě. Dozvíte se také, jak vytvořit jednoduchou neuronovou síť pomocí NumPy.
Také se dozvíte o tom, co TensorFlow 2.0 dělá a jak jej používat pro různé účely.
Poté pokračuje zaváděním hlubokých neuronových sítí. Během procesu se také dozvíte, jak nainstalovat Glorot, také známý jako Xavier. Kurz umožňuje uživatelům seznámit se s Preprocessingem a pomoci s klasifikací na MNIST Dataset.
Pomáhá také uživatelům aplikovat získané znalosti pomocí příkladu. Část končí shrnutím všeho, co jste se naučili, a přehledem konvolučních neuronových sítí.
8. Případové studie
Součástí kurzu je několik případových studií, včetně:
- Předzpracování „Absenteeism_data“
- Použití strojového učení k vytvoření modulu „Absenteeism_module“
- Načítání "Absenteeism_module"
- Analýza předpokládaných výstupů v Výjev
Cena:
Cena kurzu je přibližně 120 USD. Vzhledem k obsahu kurzu je to za rozumnou cenu. Podívejte se na zvýhodněnou nabídku odtud.
Tvůrce obsahu také nabízí 30denní záruku vrácení peněz v případě, že zjistíte, že kurz pro vás není vhodný.
Výhody a nevýhody:
Kurz nabízí všechny základy, které kdy budete potřebovat, abyste mohli začít s datovou vědou. Po absolvování tohoto kurzu můžete snadno přejít na pokročilé kurzy strojového učení a umělé inteligence.
Toto je nejlepší základní kurz, který kdy budete potřebovat, abyste se naučili vše o datové vědě. Jedinou nevýhodou tohoto kurzu je vysoká cena kurzu.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Polovina studentů hodnotí kurz 5 hvězdičkami. kurz má v době psaní v průměru 4.6 hvězdiček a přes 366,220 XNUMX studentů. Je to jeden z nejprodávanějších kurzů na Udemy a je vyvinut s ohledem na to, že i lidé bez jakýchkoli technických zkušeností se mohou o Data Science dozvědět.
Pokud se těšíte na práci datového vědce a zahrnujete různé dovednosti, jako je statistická analýza, programování v Pythonu pomocí NumPy, SeaBorn atd., Pokročilá statistická analýza, Tableau a strojové učení se statistickými modely a Scikit-learn, pak tento kurz je pro tebe.
Celkově vzato, toto je nejlepší kurz Bootcamp, který kdy budete potřebovat, abyste se naučili vše o datové vědě.
