内容
インターネット上には多くのデータサイエンスコースがありますが、始めるのに役立つ適切なコースを見つけるのは時間のかかるプロセスかもしれません。 このレビューでは、「データサイエンスコース2021：完全なデータサイエンスブートキャンプ」はUdemyで入手できます。
このコースを購入すべきかどうかわからない場合は、このコースの内容を確認して決定を支援します。 このコースには366,220人以上の学生が在籍しており、このコースの評価は4.6段階中5で、執筆時点では85,719以上の評価があります。
コースは毎年更新され、最終更新は2021年365月です。コースの作成者である365CareersとXNUMXCareersTeamによってUdemyで公開されています。 そうは言っても、インストラクターが誰であるかを見てみましょう。
インストラクター：キャリア365チーム
このコースのインストラクターは、365Careersという会社です。 彼らは、プラットフォーム上の金融関連のコースのベストセラーです。 1か国以上で1,000,000万人以上の学生がコースに登録しており、AppleやPayPalなどのさまざまな企業の学生がCareer210チームのコースを利用しています。
データサイエンスとは
データサイエンスは、さまざまなソースからのデータを悪化させ、さまざまな方法、アルゴリズム、システム、およびプロセスを使用して、収集した情報を利用し、そこからある程度の知識を獲得しています。 データは構造化または非構造化のいずれかです。
これは通常、機械学習、ビッグデータ、データマイニングに関連しています。 データサイエンスは、数学、統計、コンピューターサイエンスを組み合わせて、膨大な量のデータから有用な情報を抽出することを目的としています。
このコースは誰のためのものですか？
データサイエンスの基礎を学び、データサイエンスのすべての基礎に精通し、この分野でのキャリアを追求したい場合は、このコースが最適です。 このコースでは、データサイエンティストが使用するすべての用語とテクノロジーについて説明します。
また、データサイエンスの基礎を始めたばかりで、スキルを向上させている人にも適しています。 このコースは、データサイエンティストになるための完全なツールボックスとして機能します。
このコースには何が必要ですか？
データサイエンスに関する技術的な専門知識や知識がなくても、このコースを選択できます。 ただし、Anacondaをインストールし、MicrosoftExcelをインストールする必要があります。 （Microsoft Excel 2003以降がサポートされています）。
このコースから何を学びますか？
- 機械学習に必要な数学的知識
- Pythonで線形回帰とロジスティック回帰を実行する
- を活用する NumPy、statsmodels、およびscikit-Pythonで学習して、機械学習アルゴリズムを作成します
- 過剰適合、過適合、検証、トレーニング、n分割交差検定、テスト、およびハイパーパラメーターを使用してパフォーマンスを向上させる方法など、さまざまな手法を研究することにより、既存のMLアルゴリズムを改善します。
- データを前処理する方法を学ぶ
- Pythonの使い方を学び、統計分析に使用する
- クラスターおよび因子分析を実行する
- 実際のシナリオで学んだことは何でも適用してください
- ディープニューラルネットワークの使用
- TensorFlowを使用したディープラーニング
- matplotlibを使用したPythonプログラミング、Seaborn、高度な統計分析、統計モデルを使用した機械学習、 scikit-学ぶ、およびパンダ。
このコースを受講するために何が必要で、何を提供する必要があるかがわかったので、「データサイエンスコース2021：完全なデータサイエンスブートキャンプ」の内容を確認しましょう。
Udemyデータサイエンスコースのコンテンツレビュー：
1.データとデータサイエンスの概要
データサイエンスが理論的に何であるかを学び、地球上のほとんどすべてのビジネスがデータサイエンスを利用してビジネスを後押しすることを楽しみにしている理由を学びます。
さらに、ビジネスインテリジェンス、人工知能、機械学習などの他のことについても学びます。 「データとデータサイエンスの概要」というタイトルのビデオでは、この分野で使用されているすべての用語と流行語に精通しています。
2.確率
コースのXNUMX番目のセクションでは、ベイジアンインターフェイス、分布、コンビナトロニクスなど、確率のデータサイエンティストが使用するすべてのことと、確率のすべての基本について説明します。
これは、データサイエンスのすべての数学的側面を教えることを含むコースのXNUMXつです。 このセクションの最後のサブセクションでは、統計、財務、データサイエンスなどの他の分野で確率がどのように使用されるかについて学習します。
3。 統計
統計は、データサイエンスの学習の大きな部分です。 このセクションでは、例を使用して、統計とは何か、およびデータサイエンスで統計をどのように使用するかを紹介することから始めます。
次に、統計のさまざまな部分をカバーし、実際の例を使用してすべてのトピックで高度な統計を学習します。 このセクションでは、記述統計や推論統計など、さまざまなことを学ぶことができます。
次に、仮説検定と、例を使用してデータサイエンスでどのように使用されるかについて説明します。
4.Pythonの概要
Pythonは、データサイエンス、一般的なプログラミング、機械学習など、あらゆるもので使用できる最も柔軟な言語のXNUMXつです。 コースのこのセクションは、ユーザーにPythonを紹介し、PythonとJupyterを使用する理由を紹介することから始まります。
また、これらのツールをインストールし、ユーザーがJupyterダッシュボードを理解するのにも役立ちます。 最後のサブセクションでは、Jupyterでコーディングするための前提条件を扱い、インターフェースに慣れます。
次に、Pythonで使用できるいくつかのデータ型と、変数の使用方法について学習します。 次のパートでは、基本的なPython構文と、それに続く高度なPython演算子を使用します。 また、条件文、関数、シーケンス、および反復についても学習します。
このセクションは、ユーザーに高度なPythonツールを紹介することで終了します。 OOPSとは何か、モジュールとパッケージの使用方法を学びます。 ユーザーは、標準のPythonライブラリとPythonでモジュールをインポートする方法についても学びます。
5.Pythonの高度な統計手法
このセクションでは、回帰分析の概要から始めて、線形回帰、重回帰について学習し、ロジスティック回帰で終了するのに役立ちます。
すべてのタイプの回帰に慣れたら、このコースは、Sklearnで線形回帰を使用して高度な統計モデルを使用する方法、統計モデルで複数の線形回帰を使用する方法を支援します。
次に、ロジスティック回帰、クラスター分析、K-Meansクラスタリング、樹状図などのさまざまなタイプのクラスタリングなど、他の高度な統計手法について説明します。
6.数学
データサイエンスに不慣れな場合は、さまざまな数学のトピックを学ぶ必要があります。 工学や数学をまだ勉強していない場合、このセクションは、行列、スカラー、ベクトル、線形代数、テンソル、幾何学など、データサイエンスで使用されるすべての数学の概念を理解するのに役立つように設計されています。
このセクションは、足し算、引き算、行列の転置など、行列でいくつかの操作を実行する方法をユーザーに教えるコースで終わります。 また、マトリックスを追加するときに発生するいくつかのエラーを解決するのにも役立ちます。
7. 深層学習
コースの最後のセクションでは、ディープラーニングについてユーザーに説明します。 「この部分から何を期待するか」というタイトルのビデオで始まり、ニューラルネットワークとは何かを紹介します。 また、NumPyを使用して単純なニューラルネットワークを構築する方法も学習します。
また、TensorFlow 2.0の機能と、さまざまな目的での使用方法についても学習します。
次に、ディープニューラルネットワークの導入を進めます。 その過程で、Xavierとしても知られるGlorotのインストール方法も学びます。 このコースでは、ユーザーは前処理に慣れ、MNISTデータセットでの分類に役立ちます。
また、ユーザーが例を使用して学習した知識を適用するのにも役立ちます。 このセクションは、学習した内容の要約と畳み込みニューラルネットワークの概要で終わります。
8 ケーススタディ
このコースには、次のようないくつかのケーススタディが含まれています。
- 「Absenteeism_data」の前処理
- 機械学習を適用して「Absenteeism_module」を作成する
- 「Absenteeism_module」の読み込み
- で予測された出力を分析する タブロー
価格：
コースの価格は約120ドルです。 コースの内容を考慮し、リーズナブルな価格です。 ここから割引オファーを確認してください.
コンテンツ作成者も 30日間の返金保証を提供します コースが自分に合っていないことがわかった場合に備えて。
長所と短所：
このコースでは、データサイエンスを始めるために必要なすべての基本事項を学びます。 このコースを受講すると、高度な機械学習と人工知能のコースを簡単に受講できます。
これは、データサイエンスについてすべてを学ぶために必要となる最高の基礎コースです。 このコースの唯一の欠点は、コースの価格が高いことです。
まとめ
学生の半数がコースを5つ星と評価しています。 このコースには、執筆時点で平均4.6の星があり、366,220人以上の学生がいます。 Udemyで最も売れているコースのXNUMXつであり、技術的な経験がない人でもデータサイエンスについて学ぶことができることを念頭に置いて開発されています。
データサイエンティストとして働くことを楽しみにしていて、統計分析、NumPy、SeaBornなどを使用したPythonプログラミング、高度な統計分析、Tableau、統計モデルとScikit-learnを使用した機械学習などのさまざまなスキルが含まれている場合は、このコースあなたのためです。
全体として、これはデータサイエンスに関するすべてを学ぶために必要な最高のBootcampコースです。
