Περιεχόμενα
Ενώ υπάρχουν πολλά μαθήματα επιστήμης δεδομένων διαθέσιμα στο διαδίκτυο, η εύρεση του σωστού μαθήματος που θα σας βοηθήσει να ξεκινήσετε μπορεί να είναι μια χρονοβόρα διαδικασία. Σε αυτήν την κριτική, θα ρίξουμε μια ματιά στο "The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp” διαθέσιμο στο Udemy.
Εάν δεν είστε βέβαιοι εάν πρέπει να αγοράσετε αυτό το μάθημα ή όχι, θα σας βοηθήσουμε να αποφασίσετε ρίχνοντας μια ματιά στο τι προσφέρει αυτό το μάθημα. Με περισσότερους από 366,220 φοιτητές εγγεγραμμένους σε αυτό το μάθημα και έχει βαθμολογία 4.6 στα 5, με περισσότερες από 85,719 βαθμολογίες τη στιγμή της σύνταξης.
Το μάθημα ενημερώνεται κάθε χρόνο, τελευταία ενημερώθηκε τον Ιανουάριο του 2021. Δημοσιεύεται στο Udemy από τον δημιουργό του μαθήματος 365 Careers και την ομάδα 365 Careers. Τούτου λεχθέντος, ας ρίξουμε μια ματιά στο ποιοι είναι οι εκπαιδευτές.
Εκπαιδευτής: Career 365 Team
Ο εκπαιδευτής αυτού του μαθήματος είναι μια εταιρεία που ονομάζεται 365 Careers. Είναι το #1 best seller μαθημάτων που σχετίζονται με τα οικονομικά στην πλατφόρμα. Με περισσότερους από 1,000,000 φοιτητές εγγεγραμμένους στα μαθήματά τους σε περισσότερες από 210 χώρες, φοιτητές από διάφορες εταιρείες όπως η Apple και η PayPal έχουν χρησιμοποιήσει μαθήματα από την ομάδα Career 365.
Τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων;
Η Επιστήμη Δεδομένων επιδεινώνει δεδομένα από διάφορες πηγές και χρησιμοποιεί διαφορετικές μεθόδους, αλγόριθμους, συστήματα και διαδικασίες για να χρησιμοποιήσει τις πληροφορίες που συλλέξαμε και να αποκτήσει κάποια γνώση από αυτές. Τα δεδομένα μπορεί να είναι είτε δομημένα είτε μη.
Συνήθως σχετίζεται με τη μηχανική εκμάθηση, τα μεγάλα δεδομένα και την εξόρυξη δεδομένων. Χρησιμοποιώντας έναν συνδυασμό μαθηματικών, στατιστικών και επιστήμης υπολογιστών, η επιστήμη δεδομένων έχει ως στόχο να εξάγει χρήσιμες πληροφορίες από έναν τεράστιο όγκο δεδομένων.
Για ποιον είναι αυτό το μάθημα;
Εάν θέλετε να μάθετε τα βασικά της επιστήμης δεδομένων και να εξοικειωθείτε με όλα τα βασικά της Επιστήμης Δεδομένων και θέλετε να ακολουθήσετε μια καριέρα στον τομέα, τότε αυτό το μάθημα είναι για εσάς. Αυτό το μάθημα θα σας οδηγήσει σε όλες τις ορολογίες και τις τεχνολογίες που χρησιμοποιούνται από τους επιστήμονες δεδομένων.
Είναι επίσης κατάλληλο για άτομα που μόλις ξεκινούν με τις θεμελιώδεις αρχές της επιστήμης δεδομένων και κλιμακώνουν τις δεξιότητές τους. Αυτό το μάθημα λειτουργεί ως μια πλήρης εργαλειοθήκη για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων.
Τι θα χρειαστείτε για αυτό το μάθημα;
Μπορείτε να επιλέξετε αυτό το μάθημα ακόμα κι αν δεν έχετε τεχνική εξειδίκευση ή γνώση σχετικά με την επιστήμη των δεδομένων. Ωστόσο, θα χρειαστεί να εγκαταστήσετε το Anaconda και να εγκαταστήσετε το Microsoft Excel. (Υποστηρίζεται το Microsoft excel 2003 και μεταγενέστερα).
Τι θα μάθετε από αυτό το μάθημα;
- Μαθηματικές γνώσεις που απαιτούνται για τη Μηχανική Μάθηση
- Εκτελέστε γραμμικές και λογιστικές παλινδρομήσεις στην Python
- Κάνουν χρήση του μουδιασμένος, statsmodels και scikit-learn στην Python για τη δημιουργία αλγορίθμων μηχανικής μάθησης
- Βελτιώστε τους υπάρχοντες αλγόριθμους ML μελετώντας διάφορες τεχνικές όπως overfitting, underfitting, validation, training, n-fold cross-validation, testing και πώς να χρησιμοποιήσετε υπερπαραμέτρους για να βελτιώσετε την απόδοση.
- Μάθετε πώς να προεπεξεργάζεστε δεδομένα
- Μάθετε να χρησιμοποιείτε την Python και να τη χρησιμοποιείτε για στατιστική ανάλυση
- Εκτελέστε ανάλυση συστάδων και παραγόντων
- Εφαρμόστε ό,τι έχετε μάθει σε πραγματικά σενάρια
- Χρησιμοποιώντας βαθιά νευρωνικά δίκτυα
- Deep Learning με χρήση TensorFlow
- Προγραμματισμός Python με χρήση matplotlib, Seaborn, Προηγμένη στατιστική ανάλυση, μηχανική μάθηση με μοντέλα στατιστικών, scikit-μάθετεκαι τα πάντα.
Τώρα που ξέρουμε τι χρειάζεται για να παρακολουθήσουμε αυτό το μάθημα και τι έχει να προσφέρει, ας εξετάσουμε το περιεχόμενο του «The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp».
Ανασκόπηση περιεχομένου μαθημάτων Udemy Data Science:
1. Εισαγωγή στην Επιστήμη Δεδομένων και Δεδομένων
Θα μάθετε τι είναι η επιστήμη των δεδομένων στη θεωρία και θα μάθετε γιατί σχεδόν κάθε επιχείρηση στον πλανήτη ανυπομονεί να χρησιμοποιήσει την επιστήμη δεδομένων για να ενισχύσει την επιχείρησή της.
Επιπλέον, θα μάθετε για άλλα πράγματα όπως η επιχειρηματική νοημοσύνη, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση. Το βίντεο με τίτλο «Εισαγωγή στα δεδομένα και την επιστήμη των δεδομένων» θα σας εξοικειώσει με όλες τις ορολογίες και τις τσιτάτα που χρησιμοποιούνται στο πεδίο.
2. Πιθανότητα
Η δεύτερη ενότητα του μαθήματος σας μεταφέρει σε όλα τα πράγματα που χρησιμοποιούνται από τους επιστήμονες δεδομένων στο Probability, όπως η Bayesian Interface, Distributions, Combinatronics μαζί με όλα τα βασικά των πιθανοτήτων.
Είναι ένα από τα μαθήματα που περιλαμβάνει διδασκαλία όλων των μαθηματικών πτυχών της επιστήμης δεδομένων. Στην τελευταία υποενότητα αυτής της ενότητας, θα μάθετε πώς χρησιμοποιείται το Probability σε άλλους τομείς όπως η στατιστική, τα οικονομικά και η επιστήμη δεδομένων.
3. Στατιστική
Η στατιστική είναι ένα μεγάλο μέρος της εκμάθησης της επιστήμης δεδομένων. Αυτή η ενότητα ξεκινά με την εισαγωγή του τι είναι στατιστικά και πώς θα τα χρησιμοποιήσετε στην επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιώντας παραδείγματα.
Στη συνέχεια, συνεχίζετε να καλύπτετε διάφορα μέρη των στατιστικών και μαθαίνετε προηγμένα στατιστικά στοιχεία για κάθε θέμα χρησιμοποιώντας πρακτικά παραδείγματα. Υπάρχουν διάφορα πράγματα που αυτή η ενότητα θα σας βοηθήσει να μάθετε, όπως περιγραφικά στατιστικά στοιχεία και στατιστικά συμπερασμάτων.
Στη συνέχεια, προχωρά στη δοκιμή υποθέσεων και στον τρόπο χρήσης της στην επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιώντας ένα παράδειγμα.
4. Εισαγωγή στην Python
Η Python είναι μια από τις πιο ευέλικτες γλώσσες που μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε οτιδήποτε, συμπεριλαμβανομένης της επιστήμης δεδομένων, του γενικού προγραμματισμού και της μηχανικής εκμάθησης. Αυτή η ενότητα του μαθήματος ξεκινάει εισάγοντας τους χρήστες στην Python και γιατί πρέπει να χρησιμοποιείτε Python και Jupyter.
Θα σας βοηθήσει επίσης να εγκαταστήσετε αυτά τα εργαλεία και θα βοηθήσει τους χρήστες να κατανοήσουν τον πίνακα εργαλείων Jupyter. Η τελευταία υποενότητα ασχολείται με τις προϋποθέσεις για κωδικοποίηση στο Jupyter και εξοικείωση με τη διεπαφή.
Στη συνέχεια θα μάθετε για τους διάφορους τύπους δεδομένων που είναι διαθέσιμοι στην Python και πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τις μεταβλητές. Το επόμενο μέρος περιλαμβάνει τη χρήση της βασικής σύνταξης Python που ακολουθείται από προηγμένους χειριστές Python. Θα μάθετε επίσης για δηλώσεις υπό όρους, συναρτήσεις, ακολουθίες και επαναλήψεις.
Η ενότητα τελειώνει με την εισαγωγή των χρηστών στα Προηγμένα Εργαλεία Python. Θα μάθετε τι είναι το OOPS, πώς να χρησιμοποιείτε μονάδες και πακέτα. Οι χρήστες θα μάθουν επίσης για την Standard Python Library και τον τρόπο εισαγωγής λειτουργικών μονάδων στην Python.
5. Προηγμένες στατιστικές μέθοδοι στην Python
Ξεκινώντας με μια εισαγωγή στην Ανάλυση παλινδρόμησης, αυτή η ενότητα προχωρά και βοηθά τους χρήστες να μάθουν για τη γραμμική παλινδρόμηση, την πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση και τελειώνει με την λογιστική παλινδρόμηση.
Αφού εξοικειωθείτε με όλους τους τύπους παλινδρόμησης, το μάθημα σας βοηθά να χρησιμοποιήσετε προηγμένα στατιστικά μοντέλα χρησιμοποιώντας Γραμμική παλινδρόμηση με Sklearn, πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση με μοντέλα στατιστικών στοιχείων.
Στη συνέχεια προχωρά στην επεξήγηση άλλων προηγμένων στατιστικών μεθόδων όπως η Logistics Regression, η Cluster Analysis, η K-Means Clustering και διαφορετικοί τύποι ομαδοποίησης όπως το Δενδρογράφημα.
6. Μαθηματικά
Εάν είστε νέος στην επιστήμη των δεδομένων, θα χρειαστεί να μάθετε διάφορα μαθηματικά θέματα. Σε περίπτωση που δεν έχετε σπουδάσει μηχανική ή μαθηματικά, αυτή η ενότητα έχει σχεδιαστεί για να σας βοηθήσει να κατανοήσετε όλες τις μαθηματικές έννοιες που χρησιμοποιούνται στην επιστήμη των δεδομένων, όπως Matrix, Scalars, Vectors, Linear Algebra, Tensor και Geometry.
Η ενότητα τελειώνει με το μάθημα που διδάσκει στους χρήστες πώς να εκτελούν διάφορες πράξεις σε Matrix όπως Πρόσθεση, Αφαίρεση και πώς να μεταφέρουν έναν πίνακα. Σας βοηθά επίσης να επιλύσετε τα διάφορα σφάλματα που αντιμετωπίζετε κατά την προσθήκη μιας μήτρας.
7. Βαθιά μάθηση
Η τελευταία ενότητα του μαθήματος διδάσκει στους χρήστες για τη Βαθιά Μάθηση. Ξεκινά με ένα βίντεο με τίτλο «Τι να περιμένουμε από αυτό το μέρος;» και ακολουθεί μια εισαγωγή στο τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα. Θα μάθετε επίσης πώς να δημιουργείτε ένα απλό νευρωνικό δίκτυο χρησιμοποιώντας το NumPy.
Επίσης, θα μάθετε επίσης τι κάνει το TensorFlow 2.0 και πώς να το χρησιμοποιείτε για διάφορους σκοπούς.
Στη συνέχεια προχωρά με την εισαγωγή των Deep Neural Networks. Κατά τη διάρκεια της διαδικασίας, θα μάθετε επίσης πώς να εγκαταστήσετε το Glorot, γνωστό και ως Xavier. Το μάθημα επιτρέπει στους χρήστες να εξοικειωθούν με την Προεπεξεργασία και να βοηθήσουν στην ταξινόμηση στο σύνολο δεδομένων MNIST.
Βοηθά επίσης τους χρήστες να εφαρμόσουν τις γνώσεις που έμαθαν χρησιμοποιώντας ένα παράδειγμα. Η ενότητα τελειώνει με μια περίληψη όσων έχετε μάθει και μια επισκόπηση των Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων.
8. Περιπτωσιολογικές μελέτες
Υπάρχουν πολλές περιπτωσιολογικές μελέτες που περιλαμβάνονται στο μάθημα, όπως:
- Προεπεξεργασία του "Absenteeism_data"
- Εφαρμογή της μηχανικής μάθησης για τη δημιουργία της ενότητας "Absenteeism_module"
- Φόρτωση της ενότητας "Απουσία_απουσίας"
- Ανάλυση των προβλεπόμενων αποτελεσμάτων σε Ζώσα σκηνική εικών
Τιμολόγηση:
Το μάθημα κοστίζει περίπου $120. Λαμβάνοντας υπόψη το περιεχόμενο του μαθήματος, η τιμή του είναι λογική. Ελέγξτε την προσφορά με έκπτωση από εδώ.
Ο δημιουργός περιεχομένου επίσης προσφέρει εγγύηση επιστροφής χρημάτων 30 ημερών σε περίπτωση που διαπιστώσετε ότι το μάθημα δεν είναι κατάλληλο για εσάς.
Υπέρ και κατά:
Το μάθημα προσφέρει όλα τα βασικά που θα χρειαστείτε για να ξεκινήσετε να μαθαίνετε την Επιστήμη των Δεδομένων. Αφού παρακολουθήσετε αυτό το μάθημα, μπορείτε εύκολα να προχωρήσετε σε προχωρημένα μαθήματα Μηχανικής Μάθησης και Τεχνητής Νοημοσύνης.
Αυτό είναι το καλύτερο βασικό μάθημα που θα χρειαστείτε ποτέ για να μάθετε τα πάντα σχετικά με την επιστήμη των δεδομένων. Το μόνο μειονέκτημα αυτού του μαθήματος είναι η υψηλή τιμή του μαθήματος.
Συμπέρασμα
Με τους μισούς μαθητές να βαθμολογούν το μάθημα ως 5 αστέρια. το μάθημα έχει κατά μέσο όρο 4.6 αστέρια και πάνω από 366,220 φοιτητές τη στιγμή της σύνταξης. Είναι ένα από τα μαθήματα με τις μεγαλύτερες πωλήσεις στο Udemy και έχει αναπτυχθεί έχοντας κατά νου ότι ακόμη και άτομα χωρίς τεχνική εμπειρία μπορούν να μάθουν για την Επιστήμη των Δεδομένων.
Αν ανυπομονείτε να εργαστείτε ως επιστήμονας δεδομένων και να συμπεριλάβετε διάφορες δεξιότητες όπως στατιστική ανάλυση, προγραμματισμό Python χρησιμοποιώντας NumPy, SeaBorn κ.λπ., Προηγμένη Στατιστική Ανάλυση, Πίνακας και Μηχανική Μάθηση με μοντέλα στατιστικών και Scikit-learn, τότε αυτό το μάθημα ειναι για σενα.
Συνολικά, αυτό είναι το καλύτερο μάθημα Bootcamp που θα χρειαστείτε ποτέ για να μάθετε τα πάντα σχετικά με την επιστήμη δεδομένων.
