내용
인터넷에서 사용할 수 있는 데이터 과학 과정이 많이 있지만 시작하는 데 도움이 될 올바른 과정을 찾는 것은 시간이 많이 걸리는 과정일 수 있습니다. 이번 리뷰에서는 "데이터 과학 과정 2021 : 완벽한 데이터 과학 부트 캠프" Udemy에서 볼 수 있습니다.
이 과정을 구매해야 하는지 여부가 확실하지 않은 경우 이 과정에서 제공하는 내용을 살펴보고 결정하는 데 도움이 됩니다. 이 과정에 등록한 학생 수는 366,220명 이상이며 작성 시점에 4.6개 이상의 평가가 있는 5점 만점에 85,719점입니다.
과정은 매년 업데이트되며 2021년 365월에 마지막으로 업데이트되었습니다. 과정 생성자 365 Careers와 XNUMX Careers Team이 Udemy에 게시합니다. 즉, 강사가 누구인지 살펴 보겠습니다.
강사: Career 365 팀
이 과정의 강사는 365 Careers라는 회사입니다. 그들은 플랫폼에서 금융 관련 과정의 #1 베스트 셀러입니다. 1,000,000개 이상의 국가에서 210명 이상의 학생들이 과정에 등록했으며 Apple 및 PayPal과 같은 다양한 회사의 학생들이 Career 365 Team의 과정을 사용했습니다.
데이터 과학이란 무엇입니까?
데이터 과학은 다양한 소스의 데이터를 악화시키고 다양한 방법, 알고리즘, 시스템 및 프로세스를 사용하여 우리가 수집한 정보를 사용하고 지식을 얻습니다. 데이터는 구조화되거나 구조화되지 않을 수 있습니다.
일반적으로 기계 학습, 빅 데이터 및 데이터 마이닝과 관련이 있습니다. 데이터 과학은 수학, 통계 및 컴퓨터 과학을 결합하여 방대한 양의 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 것을 목표로 합니다.
누구를위한 코스입니까?
데이터 과학의 기본을 배우고 데이터 과학의 모든 기본 사항에 익숙해지고 해당 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 이 과정이 적합합니다. 이 과정은 데이터 과학자가 사용하는 모든 용어와 기술을 안내합니다.
또한 데이터 과학의 기초를 막 시작하고 기술을 확장하려는 사람들에게도 적합합니다. 이 과정은 데이터 과학자가 되기 위한 완전한 도구 상자 역할을 합니다.
이 과정에 무엇이 필요합니까?
데이터 과학에 대한 전문 지식이나 지식이 없더라도 이 과정을 선택할 수 있습니다. 그러나 Anaconda를 설치하고 Microsoft Excel을 설치해야 합니다. (Microsoft Excel 2003 이상이 지원됩니다.)
이 과정에서 무엇을 배우게 될까요?
- 머신러닝에 필요한 수학적 지식
- Python에서 선형 및 로지스틱 회귀 수행
- 활용 눔 파이, statsmodels 및 Python의 scikit-learn을 사용하여 기계 학습 알고리즘 생성
- overfitting, underfitting, validation, training, n-fold cross-validation, testing, 어떻게 hyperparameter를 사용하여 성능을 향상시키는지 등 다양한 기법을 연구하여 기존 ML 알고리즘을 개선합니다.
- 데이터 전처리 방법 배우기
- Python 사용법을 배우고 통계 분석에 사용
- 군집 및 요인 분석 수행
- 배운 내용을 실제 시나리오에 적용
- 심층 신경망 사용
- TensorFlow를 사용한 딥 러닝
- matplotlib, Seaborn, 고급 통계 분석, 통계 모델을 사용한 기계 학습을 사용한 Python 프로그래밍, 사이 킷 학습, 그리고 팬더.
이제 이 과정을 수강하는 데 필요한 것과 제공해야 하는 내용을 알았으므로 "데이터 과학 과정 2021: 데이터 과학 부트캠프 완료"의 내용을 검토하겠습니다.
Udemy 데이터 과학 과정 내용 검토:
1. 데이터 및 데이터 과학 입문
데이터 과학이 이론적으로 무엇인지 배우고 지구상의 거의 모든 비즈니스가 비즈니스를 향상시키기 위해 데이터 과학을 사용하기를 고대하는 이유를 배우게 됩니다.
또한 비즈니스 인텔리전스, 인공 지능 및 기계 학습과 같은 다른 것들에 대해서도 배우게 됩니다. "데이터 및 데이터 과학 소개"라는 제목의 비디오를 통해 현장에서 사용되는 모든 용어와 유행어를 익힐 수 있습니다.
2. 확률
과정의 두 번째 섹션에서는 확률의 모든 기본 사항과 함께 베이지안 인터페이스, 분포, 콤비나트로닉스와 같이 확률에서 데이터 과학자가 사용하는 모든 것을 안내합니다.
데이터 과학의 모든 수학적 측면을 가르치는 과정 중 하나입니다. 이 섹션의 마지막 하위 섹션에서는 통계, 재무 및 데이터 과학과 같은 다른 분야에서 확률이 어떻게 사용되는지 배울 것입니다.
3. 통계
통계는 데이터 과학 학습의 큰 부분입니다. 이 섹션은 예를 사용하여 통계가 무엇이며 데이터 과학에서 통계를 사용하는 방법을 소개하는 것으로 시작합니다.
그런 다음 통계의 다양한 부분을 다루고 실용적인 예를 사용하여 모든 주제와 함께 고급 통계를 학습합니다. 이 섹션에서는 기술 통계 및 추론 통계와 같은 학습에 도움이 되는 다양한 항목이 있습니다.
그런 다음 가설 테스팅과 예제를 사용하여 데이터 과학에서 어떻게 사용되는지로 넘어갑니다.
4. 파이썬 소개
Python은 데이터 과학, 일반 프로그래밍 및 기계 학습을 포함한 모든 분야에서 사용할 수 있는 가장 유연한 언어 중 하나입니다. 과정의 이 섹션은 사용자에게 Python과 Python 및 Jupyter를 사용해야 하는 이유를 소개하는 것으로 시작합니다.
또한 이러한 도구를 설치하고 사용자가 Jupyter 대시보드를 이해하는 데 도움이 됩니다. 마지막 하위 섹션에서는 Jupyter에서 코딩하기 위한 전제 조건을 다루고 인터페이스에 익숙해집니다.
그런 다음 Python에서 사용할 수 있는 여러 데이터 유형과 변수를 사용하는 방법을 배웁니다. 다음 부분은 기본 Python 구문과 고급 Python 연산자를 사용하는 것입니다. 조건문, 함수, 시퀀스 및 반복에 대해서도 배우게 됩니다.
이 섹션은 사용자에게 고급 Python 도구를 소개하는 것으로 끝납니다. OOPS가 무엇인지, 모듈과 패키지를 사용하는 방법을 배우게 됩니다. 사용자는 또한 표준 Python 라이브러리와 Python에서 모듈을 가져오는 방법에 대해 배웁니다.
5. 파이썬의 고급 통계 방법
회귀 분석 소개로 시작하여 이 섹션은 사용자가 선형 회귀, 다중 선형 회귀에 대해 배우고 로지스틱 회귀로 끝납니다.
모든 유형의 회귀에 익숙해지면 이 과정은 Sklearn을 사용한 선형 회귀, 통계 모델을 사용한 다중 선형 회귀를 사용하여 고급 통계 모델을 사용하는 방법을 돕습니다.
그런 다음 Logistics Regression, Cluster Analysis, K-Means Clustering 및 Dendrogram과 같은 다양한 유형의 클러스터링과 같은 다른 고급 통계 방법에 대해 설명합니다.
6. 수학
데이터 과학을 처음 접하는 경우 다양한 수학적 주제를 배워야 합니다. 공학이나 수학을 공부하지 않은 경우 이 섹션은 행렬, 스칼라, 벡터, 선형 대수, 텐서 및 기하학과 같은 데이터 과학에서 사용되는 모든 수학적 개념을 이해하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.
이 섹션은 사용자에게 덧셈, 뺄셈 및 행렬 전치와 같은 여러 연산을 행렬에서 수행하는 방법을 가르치는 과정으로 끝납니다. 또한 행렬을 추가할 때 발생하는 여러 오류를 해결하는 데 도움이 됩니다.
7. 딥 러닝
과정의 마지막 섹션에서는 사용자에게 딥 러닝에 대해 설명합니다. "이 부분에서 무엇을 기대할 수 있습니까?"라는 제목의 비디오로 시작하여 신경망이 무엇인지 소개합니다. NumPy를 사용하여 간단한 신경망을 구축하는 방법도 배우게 됩니다.
또한 TensorFlow 2.0의 기능과 다양한 용도로 사용하는 방법에 대해서도 배우게 됩니다.
그런 다음 Deep Neural Networks의 도입으로 진행됩니다. 이 과정에서 Xavier라고도 알려진 Glorot을 설치하는 방법도 배우게 됩니다. 이 과정을 통해 사용자는 전처리에 익숙해지고 MNIST 데이터 세트에서 분류하는 데 도움이 됩니다.
또한 사용자가 예제를 사용하여 배운 지식을 적용하는 데 도움이 됩니다. 이 섹션은 배운 내용에 대한 요약과 Convolutional Neural Networks에 대한 개요로 끝납니다.
8. 사례 연구
이 과정에는 다음과 같은 몇 가지 사례 연구가 포함되어 있습니다.
- "Absenteeism_data" 전처리
- 기계 학습을 적용하여 "Absenteeism_module" 생성
- "Absenteeism_module" 로드
- 에서 예측 출력 분석 Tableau
가격:
코스 가격은 약 $120입니다. 코스의 내용을 고려하면 합리적인 가격입니다. 여기에서 할인 혜택을 확인하십시오.
콘텐츠 제작자도 30일 환불 보장 제공 과정이 당신에게 적합하지 않다는 것을 알게 된 경우.
장점과 단점:
이 과정은 데이터 과학에 입문하는 데 필요한 모든 기본 사항을 제공합니다. 이 과정을 수강한 후 고급 기계 학습 및 인공 지능 과정을 쉽게 진행할 수 있습니다.
이것은 데이터 과학에 대한 모든 것을 배우는 데 필요한 최고의 기초 과정입니다. 이 코스의 유일한 단점은 코스의 높은 가격입니다.
결론
절반의 학생이 코스를 별 5개로 평가했습니다. 이 과정은 작성 당시 평균 4.6개의 별과 366,220명 이상의 학생을 보유하고 있습니다. Udemy에서 가장 많이 팔린 강좌 중 하나이며 기술 경험이 없는 사람도 데이터 과학에 대해 배울 수 있다는 점을 염두에 두고 개발되었습니다.
데이터 과학자로 일하기를 기대하고 통계 분석, NumPy, SeaBorn 등을 사용한 Python 프로그래밍, 고급 통계 분석, Tableau, 통계 모델 및 Scikit-learn을 사용한 기계 학습과 같은 다양한 기술을 포함하는 경우 이 과정을 수강하십시오. 당신을위한 것입니다.
전반적으로 이것은 데이터 과학에 관한 모든 것을 배우는 데 필요한 최고의 Bootcamp 과정입니다.
