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Es gibt zwar viele Data Science-Kurse im Internet, aber die Suche nach dem richtigen Kurs, der Ihnen den Einstieg erleichtert, kann ein zeitaufwändiger Prozess sein. In dieser Rezension werden wir einen Blick auf „Der Data Science-Kurs 2021: Schließen Sie das Data Science-Bootcamp ab“ bei Udemy verfügbar.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob Sie diesen Kurs kaufen sollen oder nicht, helfen wir Ihnen bei der Entscheidung, indem wir uns das Angebot dieses Kurses ansehen. Mit mehr als 366,220 Studenten, die in diesem Kurs eingeschrieben sind, hat er eine Bewertung von 4.6 von 5, mit mehr als 85,719 Bewertungen zum Zeitpunkt des Schreibens.
Der Kurs wird jedes Jahr aktualisiert, zuletzt wurde er im Januar 2021 aktualisiert. Er wird auf Udemy vom Kursersteller 365 Careers und dem 365 Careers Team veröffentlicht. Lassen Sie uns also einen Blick darauf werfen, wer die Instruktoren sind.
Ausbilder: Career 365 Team
Der Ausbilder dieses Kurses ist ein Unternehmen namens 365 Careers. Sie sind der Bestseller Nr. 1 für finanzbezogene Kurse auf der Plattform. Mit mehr als 1,000,000 eingeschriebenen Studenten in mehr als 210 Ländern haben Studenten verschiedener Unternehmen wie Apple und PayPal die Kurse des Career 365 Teams genutzt.
Was ist Data Science?
Data Science sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und verwendet verschiedene Methoden, Algorithmen, Systeme und Prozesse, um die von uns gesammelten Informationen zu nutzen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Die Daten können entweder strukturiert oder unstrukturiert sein.
Es wird normalerweise mit maschinellem Lernen, Big Data und Data Mining in Verbindung gebracht. Mit einer Kombination aus Mathematik, Statistik und Informatik zielt Data Science darauf ab, aus einer riesigen Datenmenge nützliche Informationen zu extrahieren.
Für wen ist dieser Kurs?
Wenn Sie die Grundlagen von Data Science erlernen und sich mit allen Grundlagen von Data Science vertraut machen und eine Karriere in diesem Bereich anstreben, dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie. Dieser Kurs führt Sie durch alle Terminologien und Technologien, die von Data Scientists verwendet werden.
Es eignet sich auch für Personen, die gerade erst mit den Grundlagen der Datenwissenschaft beginnen und ihre Fähigkeiten erweitern. Dieser Kurs dient als komplette Toolbox, um ein Data Scientist zu werden.
Was brauchst du für diesen Kurs?
Sie können sich für diesen Kurs entscheiden, auch wenn Sie keine technischen Kenntnisse oder Kenntnisse in Data Science haben. Sie müssen jedoch Anaconda installieren und Microsoft Excel installiert haben. (Microsoft Excel 2003 und höher wird unterstützt).
Was lernen Sie in diesem Kurs?
- Mathematische Kenntnisse für Machine Learning erforderlich
- Führen Sie lineare und logistische Regressionen in Python durch
- Gebrauch machen von NumPy, statsmodels und scikit-learn in Python, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu erstellen
- Verbessern Sie vorhandene ML-Algorithmen, indem Sie verschiedene Techniken wie Überanpassung, Unteranpassung, Validierung, Training, n-fache Kreuzvalidierung, Testen und die Verwendung von Hyperparametern zur Verbesserung der Leistung untersuchen.
- Datenvorverarbeitung lernen
- Lernen Sie Python zu verwenden und verwenden Sie es für statistische Analysen
- Führen Sie eine Cluster- und Faktoranalyse durch
- Wenden Sie das Gelernte in realen Szenarien an
- Verwendung von tiefen neuronalen Netzen
- Deep Learning mit TensorFlow
- Python-Programmierung mit Matplotlib, Seaborn, erweiterte statistische Analyse, maschinelles Lernen mit Statistikmodellen, scikit-lernen, und Pandas.
Nachdem wir nun wissen, was für die Teilnahme an diesem Kurs erforderlich ist und was er zu bieten hat, lassen Sie uns den Inhalt von „The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp“ überprüfen.
Inhaltsüberprüfung des Udemy Data Science-Kurses:
1. Einführung in Data und Data Science
Sie erfahren, was Data Science in der Theorie ist und warum sich fast jedes Unternehmen auf der Welt darauf freut, Data Science zu nutzen, um sein Geschäft anzukurbeln.
Darüber hinaus lernen Sie andere Dinge wie Business Intelligence, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kennen. Das Video mit dem Titel „Introduction to Data and Data Science“ macht Sie mit allen Begriffen und Schlagworten vertraut, die in diesem Bereich verwendet werden.
2. Wahrscheinlichkeit
Der zweite Abschnitt des Kurses führt Sie durch alle Dinge, die von Data Scientists in der Wahrscheinlichkeit verwendet werden, wie Bayes'sche Schnittstelle, Verteilungen, Kombinatronik zusammen mit allen Grundlagen der Wahrscheinlichkeit.
Es ist einer der Kurse, in denen alle mathematischen Aspekte der Datenwissenschaft gelehrt werden. Im letzten Unterabschnitt dieses Abschnitts erfahren Sie, wie Probability in anderen Bereichen wie Statistik, Finanzen und Data Science verwendet wird.
3. Statistiken
Statistik ist ein großer Teil des Erlernens von Data Science. In diesem Abschnitt wird zunächst anhand von Beispielen vorgestellt, was Statistik ist und wie Sie sie in der Datenwissenschaft verwenden.
Anschließend decken Sie verschiedene Teile der Statistik ab und lernen fortgeschrittene Statistik zu jedem Thema anhand von praktischen Beispielen. Es gibt verschiedene Dinge, die Ihnen in diesem Abschnitt helfen werden, wie z. B. deskriptive Statistiken und inferenzielle Statistiken.
Dann geht es weiter zum Hypothesentesten und seiner Verwendung in der Datenwissenschaft anhand eines Beispiels.
4. Einführung in Python
Python ist eine der flexibelsten Sprachen, die in allem und jedem verwendet werden kann, einschließlich Data Science, allgemeiner Programmierung und maschinellem Lernen. Dieser Abschnitt des Kurses beginnt mit einer Einführung in Python und warum Sie Python und Jupyter verwenden sollten.
Es hilft Ihnen auch bei der Installation dieser Tools und hilft den Benutzern, das Jupyter-Dashboard zu verstehen. Der letzte Unterabschnitt befasst sich mit den Voraussetzungen für die Codierung in Jupyter und macht sich mit der Oberfläche vertraut.
Anschließend lernen Sie die verschiedenen in Python verfügbaren Datentypen kennen und erfahren, wie Sie Variablen verwenden können. Der nächste Teil beinhaltet die Verwendung der grundlegenden Python-Syntax, gefolgt von fortgeschrittenen Python-Operatoren. Sie lernen auch bedingte Anweisungen, Funktionen, Sequenzen und Iterationen kennen.
Der Abschnitt endet mit einer Einführung in die erweiterten Python-Tools. Sie lernen, was OOPS ist, wie man Module und Pakete verwendet. Die Benutzer lernen auch die Standard Python Library und das Importieren von Modulen in Python kennen.
5. Fortgeschrittene statistische Methoden in Python
Dieser Abschnitt beginnt mit einer Einführung in die Regressionsanalyse und hilft Benutzern dabei, sich mit der linearen Regression und der multiplen linearen Regression vertraut zu machen, und endet mit der logistischen Regression.
Sobald Sie mit allen Arten von Regressionen vertraut sind, hilft Ihnen der Kurs, fortgeschrittene statistische Modelle mit linearer Regression mit Sklearn und multipler linearer Regression mit Statistikmodellen zu verwenden.
Anschließend werden weitere fortgeschrittene statistische Methoden wie Logistikregression, Clusteranalyse, K-Means-Clustering und verschiedene Arten von Clustering wie Dendrogramm erläutert.
6. Mathematik
Wenn Sie neu in der Datenwissenschaft sind, müssen Sie verschiedene mathematische Themen erlernen. Falls Sie kein Ingenieur- oder Mathematikstudium absolviert haben, soll Ihnen dieser Abschnitt dabei helfen, alle mathematischen Konzepte zu verstehen, die in der Datenwissenschaft verwendet werden, z. B. Matrix, Skalare, Vektoren, Lineare Algebra, Tensor und Geometrie.
Der Abschnitt endet damit, dass der Kurs den Benutzern beibringt, wie man verschiedene Operationen an der Matrix wie Addition, Subtraktion und das Transponieren einer Matrix durchführt. Es hilft Ihnen auch, die verschiedenen Fehler zu beheben, die beim Hinzufügen einer Matrix aufgetreten sind.
7. Tiefes Lernen
Im letzten Abschnitt des Kurses werden die Benutzer über Deep Learning unterrichtet. Es beginnt mit einem Video mit dem Titel „Was ist von diesem Teil zu erwarten?“, gefolgt von einer Einführung in neuronale Netze. Sie erfahren auch, wie Sie mit NumPy ein einfaches neuronales Netzwerk aufbauen.
Außerdem erfahren Sie, was TensorFlow 2.0 macht und wie Sie es für verschiedene Zwecke verwenden können.
Anschließend geht es mit der Einführung von Deep Neural Networks weiter. Während des Vorgangs erfahren Sie auch, wie Sie Glorot, auch bekannt als Xavier, installieren. Der Kurs ermöglicht es den Benutzern, sich mit der Vorverarbeitung vertraut zu machen und bei der Klassifizierung des MNIST-Datensatzes zu helfen.
Es hilft den Benutzern auch, das erlernte Wissen anhand eines Beispiels anzuwenden. Der Abschnitt endet mit einer Zusammenfassung des Gelernten und einem Überblick über Convolutional Neural Networks.
8. Fallstudien
Der Kurs umfasst mehrere Fallstudien, darunter:
- Vorverarbeitung der „Abwesenheitsdaten“
- Anwendung von maschinellem Lernen zur Erstellung des „Absenteeism_module“
- Laden des „Abwesenheitsmoduls“
- Analysieren der vorhergesagten Ausgaben in Tableau
Pricing:
Der Kurs kostet etwa 120 US-Dollar. Unter Berücksichtigung der Inhalte des Kurses ist der Preis angemessen. Überprüfen Sie das ermäßigte Angebot hier.
Der Inhaltsersteller auch bietet eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie falls Sie feststellen, dass der Kurs nicht das Richtige für Sie ist.
Vor-und Nachteile:
Der Kurs bietet alle Grundlagen, die Sie für den Einstieg in Data Science benötigen. Nach der Teilnahme an diesem Kurs können Sie problemlos weiterführende Kurse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz belegen.
Dies ist der beste Grundkurs, den Sie jemals brauchen werden, um alles über Data Science zu lernen. Der einzige Nachteil dieses Kurses ist der hohe Preis des Kurses.
Zusammenfassung
Die Hälfte der Studenten bewertet den Kurs mit 5 Sternen. der Kurs hat zum Zeitpunkt des Schreibens durchschnittlich 4.6 Sterne und über 366,220 Studenten. Es ist einer der meistverkauften Kurse bei Udemy und wurde unter Berücksichtigung der Tatsache entwickelt, dass auch Personen ohne technische Erfahrung etwas über Data Science lernen können.
Wenn Sie sich auf die Arbeit als Data Scientist freuen und verschiedene Fähigkeiten wie statistische Analyse, Python-Programmierung mit NumPy, SeaBorn usw., fortgeschrittene statistische Analyse, Tableau und maschinelles Lernen mit Statistikmodellen und Scikit-Learn mitbringen, dann ist dieser Kurs ist für Sie.
Alles in allem ist dies der beste Bootcamp-Kurs, den Sie jemals brauchen werden, um alles über Data Science zu lernen.
