Konten
Meskipun ada banyak kursus ilmu data yang tersedia di internet, menemukan kursus yang tepat yang akan membantu Anda memulai mungkin merupakan proses yang memakan waktu. Dalam ulasan ini, kita akan melihat “Kursus Ilmu Data 2021: Lengkap Ilmu Data Bootcamp” tersedia di Udemy.
Jika Anda tidak yakin apakah Anda harus membeli kursus ini atau tidak, kami akan membantu Anda memutuskan dengan melihat apa yang ditawarkan kursus ini. Dengan lebih dari 366,220 siswa terdaftar dalam kursus ini & memiliki peringkat 4.6 dari 5, dengan lebih dari 85,719 peringkat pada saat penulisan.
Kursus ini diperbarui setiap tahun, terakhir diperbarui pada Januari 2021. Kursus ini dipublikasikan di Udemy oleh pembuat kursus 365 Careers dan Tim 365 Careers. Karena itu, mari kita lihat siapa instrukturnya.
Instruktur: Tim Career 365
Instruktur kursus ini adalah perusahaan bernama 365 Careers. Mereka adalah penjual terbaik # 1 kursus terkait keuangan di platform. Dengan lebih dari 1,000,000 siswa terdaftar dalam kursus mereka di lebih dari 210 negara, siswa dari berbagai perusahaan seperti Apple dan PayPal telah menggunakan kursus oleh Tim Career 365.
Apa itu Ilmu Data?
Ilmu Data memperparah data dari berbagai sumber dan menggunakan metode, algoritme, sistem, dan proses yang berbeda untuk memanfaatkan informasi yang kami kumpulkan dan memperoleh beberapa pengetahuan darinya. Data bisa terstruktur atau tidak terstruktur.
Biasanya dikaitkan dengan pembelajaran mesin, data besar, dan penambangan data. Menggunakan kombinasi matematika, statistik, dan ilmu komputer, ilmu data bertujuan untuk mengekstrak informasi yang berguna dari sejumlah besar data.
Untuk siapa kursus ini?
Jika Anda ingin mempelajari dasar-dasar ilmu data dan mengenal semua dasar-dasar Ilmu Data dan ingin mengejar karir di bidangnya, maka kursus ini cocok untuk Anda. Kursus ini akan membawa Anda melalui semua terminologi dan teknologi yang digunakan oleh ilmuwan data.
Ini juga cocok untuk orang yang baru memulai dengan dasar-dasar ilmu data dan meningkatkan keterampilan mereka. Kursus ini bertindak sebagai kotak peralatan yang lengkap untuk menjadi ilmuwan data.
Apa yang Anda butuhkan untuk kursus ini?
Anda dapat memilih kursus ini bahkan jika Anda tidak memiliki keahlian teknis atau pengetahuan tentang ilmu data. Namun, Anda harus menginstal Anaconda dan menginstal Microsoft Excel. (Microsoft excel 2003 dan yang lebih baru didukung).
Apa yang akan Anda pelajari dari kursus ini?
- Pengetahuan matematika yang dibutuhkan untuk Machine Learning
- Lakukan regresi linier dan logistik dengan Python
- Menggunakan JumlahPy, statsmodels, dan scikit-learn dengan Python untuk membuat algoritme pembelajaran mesin
- Tingkatkan algoritme ML yang ada dengan mempelajari berbagai teknik seperti overfitting, underfitting, validasi, pelatihan, validasi silang n-fold, pengujian, dan cara memanfaatkan hyperparameter untuk meningkatkan kinerja.
- Mempelajari cara memproses data sebelumnya
- Belajar menggunakan Python dan menggunakannya untuk analisis statistik
- Lakukan analisis Cluster dan Faktor
- Terapkan apa pun yang telah Anda pelajari dalam skenario kehidupan nyata
- Menggunakan jaringan saraf yang dalam
- Pembelajaran Mendalam menggunakan TensorFlow
- Pemrograman Python menggunakan matplotlib, Seaborn, Analisis statistik lanjutan, pembelajaran mesin dengan model statistik, scikit-belajar, dan panda.
Sekarang setelah kita mengetahui apa yang dibutuhkan untuk mengikuti kursus ini dan apa yang ditawarkannya, mari kita tinjau konten “Kursus Ilmu Data 2021: Bootcamp Ilmu Data Lengkap”.
Ulasan Konten Kursus Ilmu Data Udemy:
1. Pengantar Data dan Ilmu Data
Anda akan belajar tentang apa itu ilmu data dalam teori dan mempelajari mengapa hampir setiap bisnis di planet ini berharap dapat memanfaatkan ilmu data untuk meningkatkan bisnis mereka.
Selain itu, Anda akan belajar tentang hal-hal lain seperti kecerdasan bisnis, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin. Video berjudul “Pengenalan data dan ilmu data” akan membuat Anda terbiasa dengan semua terminologi dan kata kunci yang digunakan di lapangan.
2. Kemungkinan
Bagian kedua dari kursus ini membawa Anda melalui semua hal yang digunakan oleh ilmuwan data dalam Probabilitas seperti Antarmuka Bayesian, Distribusi, Kombinatronik beserta semua dasar-dasar probabilitas.
Ini adalah salah satu kursus yang mencakup pengajaran semua aspek matematika dari ilmu data. Di subbagian terakhir dari bagian ini, Anda akan belajar tentang bagaimana Probabilitas digunakan di bidang lain seperti statistik, keuangan, dan ilmu data.
3. Statistik
Statistik adalah bagian besar dari belajar ilmu data. Bagian ini dimulai dengan memperkenalkan apa itu statistik dan bagaimana Anda akan menggunakannya dalam ilmu data dengan menggunakan contoh.
Anda kemudian melanjutkan untuk membahas berbagai bagian statistik dan mempelajari statistik tingkat lanjut dengan setiap topik menggunakan contoh praktis. Ada berbagai hal yang bagian ini akan membantu Anda pelajari seperti statistik deskriptif dan statistik inferensial.
Kemudian beralih ke pengujian Hipotesis dan bagaimana hal itu digunakan dalam ilmu data menggunakan contoh.
4. Pengenalan Python
Python adalah salah satu bahasa paling fleksibel yang dapat digunakan dalam segala hal termasuk ilmu data, pemrograman umum, dan pembelajaran mesin. Bagian kursus ini dimulai dengan memperkenalkan pengguna ke Python dan mengapa Anda harus menggunakan Python dan Jupyter.
Ini juga akan membantu Anda menginstal alat ini dan membantu pengguna memahami dasbor Jupyter. Subbagian terakhir membahas prasyarat untuk pengkodean di Jupyter dan membiasakan diri dengan antarmuka.
Anda kemudian akan belajar tentang beberapa Tipe Data yang tersedia dengan Python dan bagaimana Anda dapat menggunakan Variabel. Bagian selanjutnya melibatkan penggunaan Sintaks Python dasar diikuti oleh Operator Python tingkat lanjut. Anda juga akan belajar tentang Pernyataan Bersyarat, Fungsi, Urutan, dan Iterasi.
Bagian ini diakhiri dengan memperkenalkan pengguna ke Alat Python Tingkat Lanjut. Anda akan mempelajari apa itu OOPS, cara menggunakan modul dan paket. Pengguna juga akan belajar tentang Pustaka Python Standar dan cara mengimpor modul dengan Python.
5. Metode Statistik Tingkat Lanjut dengan Python
Dimulai dengan pengantar Analisis Regresi, bagian ini melanjutkan dan membantu pengguna mempelajari tentang regresi linier, regresi linier berganda, dan diakhiri dengan regresi logistik.
Setelah Anda terbiasa dengan semua jenis regresi, kursus ini membantu Anda cara menggunakan model statistik lanjutan menggunakan regresi Linier dengan Sklearn, regresi linier berganda dengan model statistik.
Kemudian dilanjutkan dengan menjelaskan metode statistik lanjutan lainnya seperti Regresi Logistik, Analisis Cluster, K-Means Clustering, dan berbagai jenis clustering seperti Dendrogram.
6. Matematika
Jika Anda baru mengenal ilmu data, Anda perlu mempelajari berbagai topik matematika. Jika Anda belum mempelajari teknik atau matematika, bagian ini dirancang untuk membantu Anda memahami semua konsep matematika yang digunakan dalam ilmu data seperti Matriks, Skalar, Vektor, Aljabar Linier, Tensor, dan Geometri.
Bagian ini diakhiri dengan kursus yang mengajarkan pengguna cara melakukan beberapa operasi pada Matriks seperti Penambahan, Pengurangan, dan cara Transpose matriks. Ini juga membantu Anda mengatasi beberapa kesalahan yang dialami saat menambahkan matriks.
7. Pembelajaran Mendalam
Bagian terakhir dari kursus ini mengajarkan pengguna tentang Deep Learning. Dimulai dengan video berjudul "Apa yang diharapkan dari bagian ini?", Diikuti dengan pengenalan tentang apa itu Neural Networks. Anda juga akan belajar bagaimana membangun Neural Network sederhana menggunakan NumPy.
Selain itu, Anda juga akan mempelajari tentang apa yang dilakukan TensorFlow 2.0 dan cara menggunakannya untuk berbagai tujuan.
Kemudian dilanjutkan dengan pengenalan Deep Neural Networks. Selama proses, Anda juga akan belajar cara menginstal Glorot, juga dikenal sebagai Xavier. Kursus ini memungkinkan pengguna mengenal Preprocessing dan membantu mengklasifikasikan pada Dataset MNIST.
Ini juga membantu pengguna menerapkan pengetahuan yang dipelajari menggunakan contoh. Bagian ini diakhiri dengan ringkasan dari apa pun yang telah Anda pelajari dan gambaran umum tentang Convolutional Neural Networks.
8. Studi Kasus
Ada beberapa studi kasus yang termasuk dalam kursus termasuk:
- Memproses "Absenteeism_data" sebelumnya
- Menerapkan Pembelajaran Mesin untuk Membuat “Absenteeism_module”
- Memuat "Absenteeism_module"
- Menganalisis Output yang Diprediksi dalam Tablo
Harga:
Kursus ini dihargai sekitar $ 120. Mempertimbangkan isi kursus, itu cukup murah. Periksa penawaran diskon dari sini.
Pembuat konten juga menawarkan jaminan uang kembali 30 hari jika Anda menemukan bahwa kursus tersebut tidak tepat untuk Anda.
Pro dan kontra:
Kursus ini menawarkan semua dasar yang Anda perlukan untuk mulai masuk ke Ilmu Data. Setelah mengikuti kursus ini, Anda dapat dengan mudah melanjutkan untuk mengambil kursus Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan tingkat lanjut.
Ini adalah kursus dasar terbaik yang Anda perlukan untuk mempelajari segala sesuatu tentang ilmu data. Satu-satunya downside ke kursus ini adalah harga kursus yang tinggi.
Kesimpulan
Dengan setengah dari siswa menilai kursus sebagai 5 bintang. kursus ini memiliki rata-rata 4.6 bintang dan lebih dari 366,220 siswa pada saat penulisan. Ini adalah salah satu kursus terlaris di Udemy dan dikembangkan dengan mengingat bahwa bahkan orang tanpa pengalaman teknis apa pun dapat belajar tentang Ilmu Data.
Jika Anda berharap untuk bekerja sebagai ilmuwan Data dan menyertakan berbagai keterampilan seperti Analisis Statistik, pemrograman Python menggunakan NumPy, SeaBorn, dll., Analisis Statistik Tingkat Lanjut, Tableau, dan Pembelajaran Mesin dengan model statistik dan Scikit-learn, maka kursus ini adalah untukmu.
Secara keseluruhan, ini adalah kursus Bootcamp terbaik yang Anda perlukan untuk mempelajari semua yang ada tentang ilmu data.
