Sisu
Kuigi Internetis on saadaval palju andmeteaduse kursusi, võib õige kursuse leidmine, mis aitab teil alustada, olla aeganõudev protsess. Selles ülevaates vaatleme "Andmeteaduse kursus 2021: täielik andmeteaduse alglaager” saadaval Udemy's.
Kui te pole kindel, kas peaksite selle kursuse ostma või mitte, aitame teil otsustada, vaadates, mida see kursus pakub. Sellel kursusel on registreerunud enam kui 366,220 4.6 õpilast ja selle hinnang on 5 85,719-st ja selle kirjutamise ajal oli rohkem kui XNUMX XNUMX hinnangut.
Kursust uuendatakse igal aastal, viimati uuendati seda 2021. aasta jaanuaris. Kursuse looja 365 Careers ja 365 Careers Team avaldavad selle Udemy lehel. Nagu öeldud, vaatame, kes on juhendajad.
Juhendaja: Career 365 Team
Selle kursuse juhendajaks on ettevõte nimega 365 Careers. Nad on platvormi rahandusega seotud kursuste müüjad nr 1. Kuna nende kursustel osaleb rohkem kui 1,000,000 210 365 õpilast enam kui XNUMX riigis, on erinevate ettevõtete, nagu Apple ja PayPal, õpilased kasutanud Career XNUMX Teami kursusi.
Mis on andmeteadus?
Andmeteadus süvendab erinevatest allikatest pärit andmeid ning kasutab erinevaid meetodeid, algoritme, süsteeme ja protsesse, et kasutada ära kogutud teavet ja saada sellest teadmisi. Andmed võivad olla struktureeritud või struktureerimata.
Tavaliselt seostatakse seda masinõppe, suurandmete ja andmekaevandamisega. Kasutades matemaatikat, statistikat ja arvutiteadust, on andmeteaduse eesmärk saada tohutust andmehulgast kasulikku teavet.
Kellele see kursus mõeldud on?
Kui soovite õppida andmeteaduse põhitõdesid ja tutvuda kõigi andmeteaduse põhitõdedega ning teha selles valdkonnas karjääri, siis see kursus on teie jaoks. See kursus viib teid läbi kõigi andmeteadlaste kasutatavate terminoloogiate ja tehnoloogiate.
See sobib ka inimestele, kes alles alustavad andmeteaduse põhitõdedega ja suurendavad oma oskusi. See kursus toimib andmeteadlaseks saamiseks täieliku tööriistakastina.
Mida selle kursuse jaoks vaja läheb?
Saate valida selle kursuse isegi siis, kui teil pole andmeteaduse kohta tehnilisi teadmisi ega teadmisi. Siiski peate installima Anaconda ja installima Microsoft Exceli. (Toetatud on Microsoft Excel 2003 ja uuemad versioonid).
Mida te sellelt kursuselt õpite?
- Masinõppeks vajalikud matemaatilised teadmised
- Tehke Pythonis lineaarsed ja logistilised regressioonid
- Kasutage seda tuim, statsmodels ja scikit-learn Pythonis, et luua masinõppe algoritme
- Täiustage olemasolevaid ML-algoritme, uurides erinevaid tehnikaid, nagu üle-, alasobitamine, valideerimine, treenimine, n-kordne ristvalideerimine, testimine ja hüperparameetrite kasutamine jõudluse parandamiseks.
- Andmete eeltöötlemise õppimine
- Õppige kasutama Pythonit ja kasutama seda statistilise analüüsi jaoks
- Tehke klastri- ja faktorianalüüs
- Rakendage kõike, mida olete õppinud, reaalses elus
- Sügavate närvivõrkude kasutamine
- Süvaõpe TensorFlow abil
- Pythoni programmeerimine, kasutades matplotlib, Seaborn, täiustatud statistiline analüüs, masinõpe koos statistikamudelitega, skikit õppimaja pandad.
Nüüd, kui teame, mida selle kursuse läbimiseks vaja on ja mida see pakub, vaatame üle „The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp” sisu.
Udemy andmeteaduse kursuse sisu ülevaade:
1. Sissejuhatus andmetesse ja andmeteadusesse
Saate teada, mis on andmeteadus teoreetiliselt ja miks peaaegu kõik planeedi ettevõtted ootavad andmeteaduse kasutamist oma äritegevuse edendamiseks.
Lisaks saate teada muude asjade kohta, nagu äriintellekt, tehisintellekt ja masinõpe. Video pealkirjaga "Sissejuhatus andmetesse ja andmeteadusesse" tutvustab kõiki selles valdkonnas kasutatavaid termineid ja moesõnu.
2. Tõenäosus
Kursuse teises osas saate läbi kõik asjad, mida andmeteadlased tõenäosuse alal kasutavad, nagu Bayesi liides, distributsioonid, kombinatroonika ja kõik tõenäosuse põhitõed.
See on üks kursustest, mis hõlmab andmeteaduse kõigi matemaatiliste aspektide õpetamist. Selle jaotise viimases alajaotuses saate teada, kuidas tõenäosust kasutatakse muudes valdkondades, nagu statistika, rahandus ja andmeteadus.
3. Statistika
Statistika on suur osa andmeteaduse õppimisest. See jaotis algab näidete abil, tutvustades, mis on statistika ja kuidas seda andmeteaduses kasutada.
Seejärel käsitlete statistika erinevaid osi ja õpite praktiliste näidete abil iga teema kohta täpsemat statistikat. See jaotis aitab teil õppida mitmesuguseid asju, näiteks kirjeldavat statistikat ja järelduslikku statistikat.
Seejärel liigub see näite abil hüpoteesi testimise ja selle kasutamise juurde andmeteaduses.
4. Pythoni tutvustus
Python on üks paindlikumaid keeli, mida saab kasutada kõiges ja kõiges, sealhulgas andmeteaduses, üldises programmeerimises ja masinõppes. Kursuse see osa algab kasutajatele Pythoni tutvustamisega ja selle, miks peaksite Pythonit ja Jupyterit kasutama.
Samuti aitab see teil neid tööriistu installida ja kasutajatel Jupyteri armatuurlauast aru saada. Viimane alajaotis käsitleb Jupyteris kodeerimise eeldusi ja tutvub liidesega.
Seejärel saate teada Pythonis saadaolevate mitmete andmetüüpide ja muutujate kasutamise kohta. Järgmine osa hõlmab Pythoni põhisüntaksi kasutamist, millele järgneb täiustatud Pythoni operaatorid. Samuti saate teada tingimuslausete, funktsioonide, järjestuste ja iteratsioonide kohta.
Jaotis lõpeb täiustatud Pythoni tööriistade tutvustamisega. Saate teada, mis on OOPS, kuidas kasutada mooduleid ja pakette. Samuti saavad kasutajad teada Pythoni standardteegi ja Pythoni moodulite importimise kohta.
5. Pythoni täiustatud statistilised meetodid
Alates regressioonianalüüsi sissejuhatusest jätkab see jaotis, mis aitab kasutajatel õppida tundma lineaarset regressiooni, mitmekordset lineaarset regressiooni ning lõpeb logistilise regressiooniga.
Kui olete tutvunud igat tüüpi regressioonidega, aitab kursus teil kasutada täiustatud statistilisi mudeleid, kasutades lineaarset regressiooni Sklearniga, mitut lineaarset regressiooni statistikamudelitega.
Seejärel selgitatakse teisi täiustatud statistilisi meetodeid, nagu logistika regressioon, klastrite analüüs, K-Meansi rühmitamine ja erinevad klastrite tüübid, nagu Dendrogram.
6. Matemaatika
Kui olete andmeteaduses uustulnuk, peate õppima erinevaid matemaatilisi teemasid. Kui te pole inseneriteadust ega matemaatikat õppinud, on selle jaotise eesmärk aidata teil mõista kõiki andmeteaduses kasutatavaid matemaatilisi mõisteid, nagu maatriks, skalaarid, vektorid, lineaaralgebra, tensor ja geomeetria.
Jaotis lõpeb sellega, et kursus õpetab kasutajatele, kuidas teha maatriksis mitmeid toiminguid, nagu liitmine, lahutamine ja maatriksi transponeerimine. Samuti aitab see lahendada mitmeid maatriksi lisamisel tekkinud vigu.
7. Süvaõpe
Kursuse viimane osa õpetab kasutajatele süvaõpet. See algab videoga pealkirjaga "Mida sellelt osalt oodata?", millele järgneb sissejuhatus närvivõrkude kohta. Samuti saate teada, kuidas NumPy abil lihtsat närvivõrku luua.
Samuti saate teada, mida TensorFlow 2.0 teeb ja kuidas seda erinevatel eesmärkidel kasutada.
Seejärel jätkatakse sügavate närvivõrkude kasutuselevõtuga. Protsessi käigus õpite ka installima Glorot, tuntud ka kui Xavier. Kursus võimaldab kasutajatel tutvuda eeltöötlusega ja aidata MNIST-i andmekogus klassifitseerida.
Samuti aitab see kasutajatel näite abil õpitud teadmisi rakendada. Jaotis lõpeb kokkuvõttega kõigest, mida olete õppinud, ja ülevaatega konvolutsioonilistest närvivõrkudest.
8. Juhtumiuuringud
Kursusel on mitu juhtumiuuringut, sealhulgas:
- Puudumiste_andmete eeltöötlemine
- Masinaõppe rakendamine mooduli „Absenteeism_module” loomiseks
- „Puudumise_mooduli” laadimine
- Prognoositavate väljundite analüüsimine Elav pilt
Hinda:
Kursuse hind on umbes 120 dollarit. Kursuse sisu arvestades on see mõistliku hinnaga. Vaata sooduspakkumist siit.
Sisu looja ka pakub 30-päevast raha tagasi garantii juhuks, kui leiate, et kursus teile ei sobi.
Plussid ja miinused:
Kursus pakub kõiki põhitõdesid, mida vajate andmeteadusega alustamiseks. Pärast selle kursuse läbimist saate hõlpsalt edasi minna masinõppe ja tehisintellekti kursustele.
See on parim aluskursus, mida vajate, et õppida kõike andmeteaduse kohta. Selle kursuse ainsaks miinuseks on kursuse kõrge hind.
Järeldus
Pooled õpilastest hindasid kursust 5 tärniga. kursusel on kirjutamise hetkel keskmiselt 4.6 tärni ja üle 366,220 XNUMX õpilase. See on üks enimmüüdud kursusi Udemy kohta ja on välja töötatud pidades silmas, et isegi tehnilise kogemuseta inimesed saavad andmeteadust õppida.
Kui ootate huviga töötamist andmeteadlasena ja hõlmate erinevaid oskusi, nagu statistiline analüüs, Pythoni programmeerimine NumPy, SeaBorni jne abil, täiustatud statistiline analüüs, tabel ja masinõpe koos statistikamudelite ja Scikit-learniga, siis see kursus on sinu jaoks.
Kokkuvõttes on see parim Bootcampi kursus, mida vajate, et õppida kõike, mis on andmeteaduse kohta olemas.
