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Si bien hay muchos cursos de ciencia de datos disponibles en Internet, encontrar el curso correcto que lo ayudará a comenzar puede ser un proceso que requiere mucho tiempo. En esta revisión, echaremos un vistazo a "El curso de ciencia de datos 2021: campo de entrenamiento completo de ciencia de datos”Disponible en Udemy.
Si no está seguro de si debe comprar o no este curso, le ayudaremos a decidir echando un vistazo a lo que ofrece este curso. Con más de 366,220 estudiantes inscritos en este curso y tiene una calificación de 4.6 sobre 5, con más de 85,719 calificaciones al momento de escribir este artículo.
El curso se actualiza todos los años, se actualizó por última vez en enero de 2021. El creador del curso 365 Careers y 365 Careers Team lo publica en Udemy. Dicho esto, echemos un vistazo a quiénes son los instructores.
Instructor: Equipo Career 365
El instructor de este curso es una empresa llamada 365 Careers. Son el número uno en ventas de cursos relacionados con las finanzas en la plataforma. Con más de 1 de estudiantes inscritos en sus cursos en más de 1,000,000 países, estudiantes de varias compañías como Apple y PayPal han utilizado cursos del Equipo Career 210.
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos está agravando los datos de diversas fuentes y utilizando diferentes métodos, algoritmos, sistemas y procesos para hacer uso de la información que recopilamos y obtener algún conocimiento de ella. Los datos pueden estar estructurados o no estructurados.
Por lo general, se asocia con el aprendizaje automático, los macrodatos y la minería de datos. Mediante una combinación de matemáticas, estadística e informática, la ciencia de datos tiene como objetivo extraer información útil de una gran cantidad de datos.
¿Para quién es este curso?
Si desea aprender los conceptos básicos de la ciencia de datos y familiarizarse con todos los conceptos básicos de la ciencia de datos y desea seguir una carrera en el campo, este curso es para usted. Este curso lo llevará a través de todas las terminologías y tecnologías utilizadas por los científicos de datos.
También es adecuado para personas que recién están comenzando con los fundamentos de la ciencia de datos y que amplían sus habilidades. Este curso actúa como una caja de herramientas completa para convertirse en un científico de datos.
¿Qué necesitarás para este curso?
Puede optar por este curso incluso si no tiene experiencia técnica o conocimiento sobre ciencia de datos. Sin embargo, deberá instalar Anaconda y tener instalado Microsoft Excel. (Microsoft Excel 2003 y versiones posteriores son compatibles).
¿Qué aprenderá de este curso?
- Conocimientos matemáticos necesarios para el aprendizaje automático
- Realizar regresiones lineales y logísticas en Python
- Hacer uso de NumPy, statsmodels y scikit-learn en Python para crear algoritmos de aprendizaje automático
- Mejore los algoritmos de aprendizaje automático existentes mediante el estudio de diversas técnicas, como el sobreajuste, el desajuste, la validación, el entrenamiento, la validación cruzada n veces, las pruebas y cómo utilizar hiperparámetros para mejorar el rendimiento.
- Aprender a preprocesar datos
- Aprenda a usar Python y utilícelo para análisis estadístico
- Realizar análisis de conglomerados y factores
- Aplica todo lo que hayas aprendido en escenarios de la vida real.
- Usando redes neuronales profundas
- Aprendizaje profundo con TensorFlow
- Programación en Python usando matplotlib, Seaborn, análisis estadístico avanzado, aprendizaje automático con modelos de estadísticas, scikit-aprendery pandas.
Ahora que sabemos lo que se necesita para tomar este curso y lo que tiene para ofrecer, revisemos el contenido del “Curso de ciencia de datos 2021: Bootcamp completo de ciencia de datos”.
Revisión del contenido del curso Udemy Data Science:
1. Introducción a los datos y la ciencia de datos
Aprenderá qué es la ciencia de datos en teoría y aprenderá por qué casi todas las empresas del planeta esperan hacer uso de la ciencia de datos para impulsar su negocio.
Además, aprenderá sobre otras cosas como inteligencia empresarial, inteligencia artificial y aprendizaje automático. El video titulado "Introducción a los datos y la ciencia de datos" lo familiarizará con todas las terminologías y palabras de moda que se utilizan en el campo.
2. Probabilidad
La segunda sección del curso lo lleva a través de todas las cosas que usan los científicos de datos en Probabilidad, como Interfaz Bayesiana, Distribuciones, Combinatrónica junto con todos los conceptos básicos de probabilidad.
Es uno de los cursos que incluye la enseñanza de todos los aspectos matemáticos de la ciencia de datos. En la última subsección de esta sección, aprenderá cómo se usa la probabilidad en otros campos como la estadística, las finanzas y la ciencia de datos.
3. Estadística
La estadística es una gran parte del aprendizaje de la ciencia de datos. Esta sección comienza presentando qué son las estadísticas y cómo las usará en la ciencia de datos mediante el uso de ejemplos.
Luego proceda a cubrir varias partes de la estadística y aprenda estadísticas avanzadas con cada tema utilizando ejemplos prácticos. Hay varias cosas que esta sección le ayudará a aprender, como estadísticas descriptivas y estadísticas inferenciales.
Luego pasa a las pruebas de hipótesis y cómo se usa en la ciencia de datos usando un ejemplo.
4. Introducción a Python
Python es uno de los lenguajes más flexibles que se puede usar en todo y en cualquier cosa, incluida la ciencia de datos, la programación general y el aprendizaje automático. Esta sección del curso comienza presentando a los usuarios Python y por qué debería usar Python y Jupyter.
También lo ayudará a instalar estas herramientas y ayudará a los usuarios a comprender el panel de Jupyter. La última subsección trata sobre los requisitos previos para codificar en Jupyter y familiarizarse con la interfaz.
Luego, aprenderá sobre los diversos tipos de datos disponibles en Python y cómo puede usar las variables. La siguiente parte implica hacer uso de la sintaxis básica de Python seguida de operadores avanzados de Python. También aprenderá sobre sentencias condicionales, funciones, secuencias e iteraciones.
La sección termina presentando a los usuarios las herramientas avanzadas de Python. Aprenderá qué es OOPS, cómo usar módulos y paquetes. Los usuarios también aprenderán sobre la biblioteca estándar de Python y cómo importar módulos en Python.
5. Métodos estadísticos avanzados en Python
Comenzando con una introducción al análisis de regresión, esta sección continúa y ayuda a los usuarios a aprender acerca de la regresión lineal, regresión lineal múltiple y termina con la regresión logística.
Una vez que esté familiarizado con todos los tipos de regresiones, el curso le ayudará a utilizar modelos estadísticos avanzados mediante la regresión lineal con Sklearn, la regresión lineal múltiple con modelos de estadísticas.
Luego procede a explicar otros métodos estadísticos avanzados como Regresión logística, Análisis de clústeres, Clústeres de K-medias y diferentes tipos de clústeres como Dendrogram.
6. Matemáticas
Si es nuevo en la ciencia de datos, deberá aprender varios temas matemáticos. En caso de que no haya estudiado ingeniería o matemáticas, esta sección está diseñada para ayudarlo a comprender todos los conceptos matemáticos utilizados en la ciencia de datos, como matriz, escalares, vectores, álgebra lineal, tensor y geometría.
La sección finaliza con el curso que enseña a los usuarios cómo realizar varias operaciones en Matrix, como Suma, Resta y cómo transponer una matriz. También le ayuda a resolver los diversos errores que se producen al agregar una matriz.
7. Aprendizaje profundo
La última sección del curso enseña a los usuarios sobre Deep Learning. Comienza con un video titulado "¿Qué esperar de esta parte?", Seguido de una introducción a lo que son las redes neuronales. También aprenderá a construir una red neuronal simple usando NumPy.
Además, también aprenderá sobre lo que hace TensorFlow 2.0 y cómo usarlo para varios propósitos.
Luego procede con la introducción de Deep Neural Networks. Durante el proceso, también aprenderá a instalar Glorot, también conocido como Xavier. El curso permite a los usuarios familiarizarse con el preprocesamiento y ayudar a clasificar en el conjunto de datos MNIST.
También ayuda a los usuarios a aplicar los conocimientos adquiridos mediante un ejemplo. La sección termina con un resumen de lo que ha aprendido y una descripción general de las redes neuronales convolucionales.
8. Estudios de caso
Hay varios estudios de caso incluidos en el curso, que incluyen:
- Procesamiento previo de "Absenteeism_data"
- Aplicación del aprendizaje automático para crear el "módulo de absentismo"
- Cargando el "Absenteeism_module"
- Analizar los resultados previstos en Cuadro
Precios:
El curso tiene un precio de aproximadamente $ 120. Teniendo en cuenta el contenido del curso, tiene un precio razonable. Consulta la oferta con descuento desde aquí.
El creador de contenido también ofrece una garantía de devolución de dinero de 30 días en caso de que descubra que el curso no es adecuado para usted.
Pros y contras:
El curso ofrece todos los conceptos básicos que necesitará para comenzar a ingresar a la ciencia de datos. Después de tomar este curso, puede proceder fácilmente a tomar cursos avanzados de Aprendizaje automático e Inteligencia artificial.
Este es el mejor curso básico que necesitará para aprender todo sobre ciencia de datos. El único inconveniente de este curso es el alto precio del curso.
Conclusión
Con la mitad de los estudiantes calificando el curso con 5 estrellas. el curso tiene un promedio de 4.6 estrellas y más de 366,220 estudiantes al momento de escribir. Es uno de los cursos más vendidos en Udemy y se desarrolla teniendo en cuenta que incluso las personas sin experiencia técnica pueden aprender sobre ciencia de datos.
Si está deseando trabajar como científico de datos e incluye varias habilidades como análisis estadístico, programación de Python usando NumPy, SeaBorn, etc., análisis estadístico avanzado, Tableau y aprendizaje automático con modelos de estadísticas y Scikit-learn, entonces este curso es para ti.
En general, este es el mejor curso de Bootcamp que necesitará para aprender todo lo que hay sobre ciencia de datos.
