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Sebbene su Internet siano disponibili molti corsi di data science, trovare il corso giusto che ti aiuterà a iniziare potrebbe richiedere molto tempo. In questa recensione, daremo un'occhiata a "Il corso di data science 2021: Bootcamp completo di data science"disponibile su Udemy.
Se non sei sicuro se acquistare o meno questo corso, ti aiuteremo a decidere dando un'occhiata a ciò che offre questo corso. Con più di 366,220 studenti iscritti a questo corso e ha una valutazione di 4.6 su 5, con più di 85,719 valutazioni al momento della stesura.
Il corso viene aggiornato ogni anno, è stato aggiornato l'ultima volta a gennaio del 2021. È pubblicato su Udemy dal creatore del corso 365 Careers e dal 365 Careers Team. Detto questo, diamo un'occhiata a chi sono gli istruttori.
Istruttore: Career 365 Team
L'istruttore di questo corso è un'azienda chiamata 365 Careers. Sono il best seller n. 1 di corsi relativi alla finanza sulla piattaforma. Con oltre 1,000,000 di studenti iscritti ai loro corsi in più di 210 paesi, studenti di varie aziende come Apple e PayPal hanno utilizzato i corsi del Career 365 Team.
Che cos'è la scienza dei dati?
La scienza dei dati sta aggravando i dati provenienti da varie fonti e utilizza diversi metodi, algoritmi, sistemi e processi per utilizzare le informazioni che abbiamo raccolto e acquisire una certa conoscenza da esse. I dati possono essere strutturati o non strutturati.
Di solito è associato all'apprendimento automatico, ai big data e al data mining. Utilizzando una combinazione di matematica, statistica e informatica, la scienza dei dati ha lo scopo di estrarre informazioni utili da un'enorme quantità di dati.
Per chi è questo corso?
Se vuoi imparare le basi della scienza dei dati e familiarizzare con tutte le basi della scienza dei dati e vuoi intraprendere una carriera nel campo, allora questo corso fa per te. Questo corso ti guiderà attraverso tutte le terminologie e le tecnologie utilizzate dai data scientist.
È adatto anche per le persone che hanno appena iniziato con i fondamenti della scienza dei dati e che ampliano le proprie competenze. Questo corso funge da cassetta degli attrezzi completa per diventare un data scientist.
Di cosa avrai bisogno per questo corso?
Puoi optare per questo corso anche se non hai competenze tecniche o conoscenze sulla scienza dei dati. Tuttavia, dovrai installare Anaconda e avere installato Microsoft Excel. (Microsoft excel 2003 e versioni successive è supportato).
Cosa imparerai da questo corso?
- Conoscenze matematiche richieste per l'apprendimento automatico
- Eseguire regressioni lineari e logistiche in Python
- Utilizzare NumPy, statsmodels e scikit-learn in Python per creare algoritmi di apprendimento automatico
- Migliora gli algoritmi ML esistenti studiando varie tecniche come overfitting, underfitting, convalida, training, convalida incrociata n-fold, test e come utilizzare gli iperparametri per migliorare le prestazioni.
- Imparare a pre-elaborare i dati
- Impara a usare Python e usalo per analisi statistiche
- Eseguire analisi di cluster e fattoriali
- Applica tutto ciò che hai imparato in scenari di vita reale
- Utilizzo di reti neurali profonde
- Apprendimento profondo con TensorFlow
- Programmazione Python utilizzando matplotlib, Seaborn, analisi statistica avanzata, apprendimento automatico con modelli statistici, scikit-imparae panda.
Ora che sappiamo cosa è necessario per seguire questo corso e cosa ha da offrire, esaminiamo il contenuto di "The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp".
Revisione del contenuto del corso Udemy Data Science:
1. Introduzione ai dati e alla scienza dei dati
Imparerai cos'è la scienza dei dati in teoria e scoprirai perché quasi tutte le aziende del pianeta non vedono l'ora di utilizzare la scienza dei dati per aumentare il proprio business.
Inoltre, imparerai altre cose come la business intelligence, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Il video intitolato "Introduzione ai dati e alla scienza dei dati" ti farà familiarizzare con tutte le terminologie e le parole d'ordine utilizzate nel settore.
2. Probabilità
La seconda sezione del corso ti guida attraverso tutte le cose usate dai data scientist in Probability come interfaccia bayesiana, distribuzioni, combinazionetronica insieme a tutte le basi della probabilità.
È uno dei corsi che include l'insegnamento di tutti gli aspetti matematici della scienza dei dati. Nell'ultima sottosezione di questa sezione, imparerai come viene utilizzata la probabilità in altri campi come statistica, finanza e scienza dei dati.
3. statistica
La statistica è una parte importante dell'apprendimento della scienza dei dati. Questa sezione inizia introducendo che cos'è la statistica e come la utilizzerai nella scienza dei dati utilizzando esempi.
Quindi procedi a coprire varie parti delle statistiche e ad apprendere statistiche avanzate con ogni argomento utilizzando esempi pratici. Ci sono varie cose che questa sezione ti aiuterà a imparare come le statistiche descrittive e le statistiche inferenziali.
Quindi passa al test di ipotesi e al modo in cui viene utilizzato nella scienza dei dati utilizzando un esempio.
4. Introduzione a Python
Python è uno dei linguaggi più flessibili che può essere utilizzato in qualsiasi cosa, inclusa la scienza dei dati, la programmazione generale e l'apprendimento automatico. Questa sezione del corso inizia introducendo gli utenti a Python e spiega perché dovresti usare Python e Jupyter.
Ti aiuterà anche a installare questi strumenti e aiuterà gli utenti a comprendere la dashboard di Jupyter. L'ultima sottosezione si occupa dei prerequisiti per la codifica in Jupyter e acquisire familiarità con l'interfaccia.
Imparerai quindi a conoscere i diversi tipi di dati disponibili in Python e come puoi utilizzare le variabili. La parte successiva prevede l'uso della sintassi Python di base seguita da operatori Python avanzati. Imparerai anche le istruzioni condizionali, le funzioni, le sequenze e le iterazioni.
La sezione termina introducendo gli utenti agli Advanced Python Tools. Imparerai cos'è OOPS, come usare moduli e pacchetti. Gli utenti impareranno anche a conoscere la libreria Python standard e come importare i moduli in Python.
5. Metodi statistici avanzati in Python
Partendo da un'introduzione all'analisi della regressione, questa sezione procede e aiuta gli utenti a conoscere la regressione lineare, la regressione lineare multipla e termina con la regressione logistica.
Una volta acquisita familiarità con tutti i tipi di regressioni, il corso ti aiuta a utilizzare modelli statistici avanzati utilizzando la regressione lineare con Sklearn, regressione lineare multipla con modelli statistici.
Quindi procede a spiegare altri metodi statistici avanzati come la regressione logistica, l'analisi dei cluster, il clustering di K-Means e diversi tipi di clustering come il Dendrogram.
6. Matematica
Se sei nuovo nella scienza dei dati, dovrai imparare vari argomenti matematici. Nel caso in cui non hai studiato ingegneria o matematica, questa sezione è progettata per aiutarti a comprendere tutti i concetti matematici utilizzati nella scienza dei dati come matrice, scalari, vettori, algebra lineare, tensore e geometria.
La sezione termina con il corso che insegna agli utenti come eseguire diverse operazioni su Matrix come Addizione, Sottrazione e come trasporre una matrice. Ti aiuta anche a risolvere i numerosi errori riscontrati durante l'aggiunta di una matrice.
7. Apprendimento profondo
L'ultima sezione del corso insegna agli utenti il Deep Learning. Inizia con un video intitolato "Cosa aspettarsi da questa parte?", seguito da un'introduzione a cosa sono le reti neurali. Imparerai anche come costruire una semplice rete neurale usando NumPy.
Inoltre, imparerai anche cosa fa TensorFlow 2.0 e come usarlo per vari scopi.
Si procede quindi con l'introduzione delle Deep Neural Networks. Durante il processo, imparerai anche come installare Glorot, noto anche come Xavier. Il corso consente agli utenti di acquisire familiarità con la preelaborazione e aiuta a classificare sul set di dati MNIST.
Aiuta anche gli utenti ad applicare le conoscenze apprese utilizzando un esempio. La sezione termina con un riepilogo di tutto ciò che hai appreso e una panoramica delle reti neurali convoluzionali.
8. Casi di studio
Ci sono diversi casi di studio inclusi nel corso tra cui:
- Pre-elaborazione dei "Dati_Assenteismo"
- Applicazione dell'apprendimento automatico per creare "Absenteeism_module"
- Caricamento del “modulo_assenteismo”
- Analisi delle uscite previste in Quadro
Prezzi:
Il corso ha un prezzo di circa $ 120. Considerando il contenuto del corso, il prezzo è ragionevole. Controlla l'offerta scontata da qui.
Anche il creatore di contenuti offre una garanzia di rimborso di 30 giorni nel caso scoprissi che il corso non fa per te.
Pro e contro:
Il corso offre tutte le nozioni di base di cui avrai bisogno per iniziare ad entrare in Data Science. Dopo aver seguito questo corso, puoi facilmente procedere a corsi avanzati di Machine Learning e Intelligenza artificiale.
Questo è il miglior corso base di cui avrai mai bisogno per imparare tutto sulla scienza dei dati. L'unico aspetto negativo di questo corso è il prezzo elevato del corso.
Conclusione
Con la metà degli studenti che valutano il corso come 5 stelle. il corso ha una media di 4.6 stelle e oltre 366,220 studenti al momento della stesura. È uno dei corsi più venduti su Udemy ed è sviluppato tenendo presente che anche le persone senza alcuna esperienza tecnica possono conoscere Data Science.
Se non vedi l'ora di lavorare come data scientist e includi varie competenze come analisi statistica, programmazione Python utilizzando NumPy, SeaBorn, ecc., Analisi statistica avanzata, Tableau e apprendimento automatico con modelli di statistiche e Scikit-learn, allora questo corso è per te.
Tutto sommato, questo è il miglior corso Bootcamp di cui avrai mai bisogno per imparare tutto ciò che c'è sulla scienza dei dati.
