Sisällys
Vaikka Internetissä on saatavilla paljon datatieteen kursseja, oikean kurssin löytäminen, joka auttaa sinua pääsemään alkuun, voi olla aikaa vievä prosessi. Tässä katsauksessa tarkastelemme "Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp” saatavilla Udemyssä.
Jos olet epävarma kannattaako tämä kurssi ostaa vai ei, autamme sinua päättämään katsomalla, mitä tämä kurssi tarjoaa. Tälle kurssille on ilmoittautunut yli 366,220 4.6 opiskelijaa, ja sen arvosana on 5/85,719 ja yli XNUMX XNUMX arviota kirjoittamishetkellä.
Kurssi päivitetään vuosittain, se on viimeksi päivitetty tammikuussa 2021. Kurssin luoja 365 Careers ja 365 Careers Team julkaisevat sen Udemyssä. Tästä huolimatta katsokaamme, keitä ohjaajat ovat.
Ohjaaja: Career 365 Team
Tämän kurssin ohjaajana on yritys nimeltä 365 Careers. He ovat alustan rahoitusalan kurssien ykkönen. Yli 1 1,000,000 210 opiskelijaa on ilmoittautunut kursseilleen yli 365 maassa, ja opiskelijat useista yrityksistä, kuten Apple ja PayPal, ovat käyttäneet Career XNUMX Teamin kursseja.
Mikä on tietotiede?
Data Science pahentaa tietoja eri lähteistä ja käyttää erilaisia menetelmiä, algoritmeja, järjestelmiä ja prosesseja hyödyntääkseen keräämiämme tietoja ja hankkiakseen niistä tietoa. Data voi olla jäsenneltyä tai jäsentämätöntä.
Se liittyy yleensä koneoppimiseen, big dataan ja tiedon louhintaan. Matematiikan, tilastotieteen ja tietojenkäsittelytieteen yhdistelmän avulla datatiede pyrkii poimimaan hyödyllistä tietoa valtavasta datamäärästä.
Kenelle tämä kurssi on tarkoitettu?
Jos haluat oppia datatieteen perusteet ja tutustua kaikkiin tietotieteen perusteisiin ja haluat edetä uralla alalla, tämä kurssi on sinua varten. Tämä kurssi opastaa sinut läpi kaikki datatieteilijöiden käyttämät terminologiat ja tekniikat.
Se sopii myös ihmisille, jotka ovat vasta aloittamassa tietotieteen perusteita ja laajentavat taitojaan. Tämä kurssi toimii täydellisenä työkalupakkina datatieteilijäksi tulemiseen.
Mitä tarvitset tälle kurssille?
Voit valita tämän kurssin, vaikka sinulla ei olisi teknistä asiantuntemusta tai tietoa datatieteestä. Sinun on kuitenkin asennettava Anaconda ja oltava asennettuna Microsoft Excel. (Microsoft Excel 2003 ja uudemmat ovat tuettuja).
Mitä opit tältä kurssilta?
- Koneoppimiseen vaaditaan matemaattisia tietoja
- Suorita lineaarisia ja logistisia regressioita Pythonissa
- Hyödyntää nuhjuinen, statsmodels ja scikit-learn Pythonissa koneoppimisalgoritmien luomiseksi
- Paranna olemassa olevia ML-algoritmeja tutkimalla erilaisia tekniikoita, kuten ylisovitusta, alisovitusta, validointia, koulutusta, n-kertaista ristiinvalidointia, testausta ja hyperparametrien käyttöä suorituskyvyn parantamiseksi.
- Tietojen esikäsittelyn oppiminen
- Opi käyttämään Pythonia ja käyttämään sitä tilastoanalyysiin
- Suorita klusteri- ja tekijäanalyysi
- Käytä oppimaasi tosielämän skenaarioissa
- Syvien hermoverkkojen käyttö
- Syväoppiminen TensorFlow'n avulla
- Python-ohjelmointi matplotlibillä, Seaborn, edistynyt tilastollinen analyysi, koneoppiminen tilastomalleilla, scikit opittavaja pandat.
Nyt kun tiedämme, mitä tälle kurssille tarvitaan ja mitä sillä on tarjottavanaan, katsokaamme "The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp" -ohjelman sisältöä.
Udemy Data Science -kurssin sisällön katsaus:
1. Johdatus dataan ja tietotieteeseen
Opit siitä, mitä datatiede on teoriassa ja miksi melkein kaikki planeetan yritykset odottavat innolla datatieteen hyödyntämistä liiketoimintansa tehostamiseksi.
Lisäksi opit muista asioista, kuten bisnesälystä, tekoälystä ja koneoppimisesta. Video nimeltä "Johdatus data- ja datatieteeseen" tutustuttaa kaikki alan termit ja muotisanat.
2. Todennäköisyys
Kurssin toisessa osassa käydään läpi kaikki todennäköisyyslaskentaa käsittelevien datatieteilijöiden käyttämät asiat, kuten Bayesin rajapinta, jakaumat, kombinatroniikka sekä kaikki todennäköisyyslaskentaan liittyvät perusteet.
Se on yksi kursseista, joka sisältää kaikkien datatieteen matemaattisten näkökohtien opettamisen. Tämän osion viimeisessä alaosassa opit kuinka todennäköisyyslaskentaa käytetään muilla aloilla, kuten tilastoissa, rahoituksessa ja datatieteessä.
3. tilasto
Tilastot ovat suuri osa datatieteen oppimista. Tämä osio alkaa esittelemällä esimerkkien avulla, mitä tilastot ovat ja kuinka aiot käyttää sitä datatieteessä.
Tämän jälkeen voit kattaa tilaston eri osia ja oppia edistyneitä tilastoja jokaisesta aiheesta käytännön esimerkkien avulla. Tämä osio auttaa sinua oppimaan monia asioita, kuten kuvaavat tilastot ja päättelytilastot.
Sitten siirrytään esimerkin avulla hypoteesitestaukseen ja siihen, miten sitä käytetään datatieteessä.
4. Pythonin esittely
Python on yksi joustavimmista kielistä, jota voidaan käyttää kaikessa ja kaikessa, mukaan lukien tietotiede, yleinen ohjelmointi ja koneoppiminen. Tämä kurssin osio alkaa esittelemällä käyttäjille Python ja miksi sinun pitäisi käyttää Python ja Jupyter.
Se auttaa myös sinua asentamaan nämä työkalut ja auttaa käyttäjiä ymmärtämään Jupyterin kojelautaa. Viimeisessä osiossa käsitellään Jupyterin koodaamisen edellytyksiä ja tutustutaan käyttöliittymään.
Tämän jälkeen opit Pythonissa saatavilla olevista useista tietotyypeistä ja muuttujien käytöstä. Seuraavassa osassa käytetään Python-perussyntaksia, jota seuraa edistyneitä Python-operaattoreita. Opit myös ehdollisista lauseista, funktioista, sekvensseistä ja iteraatioista.
Osio päättyy esittelemällä käyttäjät edistyneisiin Python-työkaluihin. Opit mitä OOPS on, miten moduuleja ja paketteja käytetään. Käyttäjät oppivat myös Python-standardikirjastosta ja moduulien tuomisesta Pythonissa.
5. Kehittyneet tilastolliset menetelmät Pythonissa
Alkaen regressioanalyysin johdannosta, tämä osio etenee ja auttaa käyttäjiä oppimaan lineaarisesta regressiosta, moninkertaisesta lineaarisesta regressiosta ja päättyy logistiseen regressioon.
Kun olet perehtynyt kaikkiin regressiotyyppeihin, kurssi auttaa sinua käyttämään edistyneitä tilastollisia malleja käyttämällä lineaarista regressiota Sklearnin kanssa, moninkertaista lineaarista regressiota tilastomalleilla.
Sen jälkeen selitetään muita edistyneitä tilastollisia menetelmiä, kuten logistiikkaregressiota, klusterianalyysiä, K-Means-klusterointia ja erilaisia klusterointityyppejä, kuten Dendrogram.
6. Matematiikka
Jos olet uusi datatieteen parissa, sinun on opittava erilaisia matemaattisia aiheita. Jos et ole opiskellut tekniikkaa tai matematiikkaa, tämä osio on suunniteltu auttamaan sinua ymmärtämään kaikkia datatieteessä käytettyjä matemaattisia käsitteitä, kuten matriisi, skalaarit, vektorit, lineaarialgebra, tensori ja geometria.
Osio päättyy siihen, että kurssi opettaa käyttäjille, kuinka suorittaa useita operaatioita Matriisissa, kuten yhteenlasku, vähennyslasku ja matriisin transponointi. Se auttaa myös ratkaisemaan useita matriisia lisättäessä esiintyviä virheitä.
7. Syvä oppiminen
Kurssin viimeinen osa opettaa käyttäjille Deep Learningistä. Se alkaa videolla, jonka otsikko on "Mitä odottaa tältä osalta?", jota seuraa esittely siitä, mitä hermoverkot ovat. Opit myös rakentamaan yksinkertaisen hermoverkon NumPyn avulla.
Opit myös, mitä TensorFlow 2.0 tekee ja kuinka sitä käytetään eri tarkoituksiin.
Sitten se etenee Deep Neural Networks -verkkojen käyttöönotolla. Prosessin aikana opit myös asentamaan Glorotin, joka tunnetaan myös nimellä Xavier. Kurssin avulla käyttäjät voivat tutustua esikäsittelyyn ja auttaa luokittelussa MNIST-tietojoukossa.
Se myös auttaa käyttäjiä soveltamaan oppimaansa tietoa esimerkin avulla. Osio päättyy yhteenvetoon kaikesta, mitä olet oppinut, ja yleiskatsaukseen konvoluutiohermoverkoista.
8. Tapaustutkimukset
Kurssilla on useita tapaustutkimuksia, mukaan lukien:
- "Poissaolotietojen" esikäsittely
- Koneoppimisen soveltaminen poissaolomoduulin luomiseen
- Ladataan "poissaolomoduuli"
- Analysoidaan ennakoituja lähtöjä Kuvaelma
Hinnoittelu:
Kurssin hinta on noin 120 dollaria. Kurssin sisältö huomioon ottaen se on kohtuuhintainen. Tarkista alennustarjous täältä.
Myös sisällöntuottaja tarjoaa 30 päivän rahat takaisin -takuun jos huomaat, että kurssi ei sovi sinulle.
Hyvät ja huonot puolet:
Kurssi tarjoaa kaikki perusasiat, joita tarvitset päästäksesi alkuun tietotieteen parissa. Tämän kurssin suoritettuasi voit siirtyä helposti edistyneille koneoppimisen ja tekoälyn kursseille.
Tämä on paras peruskurssi, jonka tarvitset oppiaksesi kaiken datatieteestä. Tämän kurssin ainoa haittapuoli on kurssin korkea hinta.
Yhteenveto
Puolet opiskelijoista arvioi kurssin 5 tähden. Kurssilla on keskimäärin 4.6 tähteä ja yli 366,220 XNUMX opiskelijaa kirjoittamishetkellä. Se on yksi Udemyn myydyimmistä kursseista, ja se on kehitetty pitäen mielessä, että jopa ihmiset, joilla ei ole teknistä kokemusta, voivat oppia tietotieteestä.
Jos aiot työskennellä tietotieteilijänä ja sinulla on erilaisia taitoja, kuten tilastollinen analyysi, Python-ohjelmointi NumPyllä, SeaBornilla jne., Advanced Statistical Analysis, Tableau ja koneoppiminen tilastomalleilla ja Scikit-learnilla, tämä kurssi on sinulle.
Kaiken kaikkiaan tämä on paras Bootcamp-kurssi, jota tarvitset oppiaksesi kaiken datatieteestä.
