Inhalter
Wärend et vill Datenwëssenschaftscoursen um Internet verfügbar sinn, de richtege Cours ze fannen deen Iech hëllefe fir unzefänken ass en Zäitopwendende Prozess. An dëser Iwwerpréiwung wäerte mir e Bléck op "Den Data Science Course 2021: Komplett Data Science Bootcamp" verfügbar op Udemy.
Wann Dir net sécher sidd ob Dir dëse Cours sollt kafen oder net, mir hëllefen Iech ze entscheeden andeems Dir e Bléck op wat dëse Cours bitt. Mat méi wéi 366,220 Studenten an dëse Cours ageschriwwen & et huet eng Bewäertung vu 4.6 aus 5, mat méi wéi 85,719 Bewäertungen zum Schreiwen.
De Cours gëtt all Joer aktualiséiert, et gouf fir d'lescht am Januar vum 2021 aktualiséiert. Et gëtt op Udemy vum Cours Creator 365 Careers an dem 365 Careers Team publizéiert. Wann dat gesot gëtt, loosst eis kucken wien d'Instruktoren sinn.
Instruktor: Carrière 365 Team
Den Instruktor vun dësem Cours ass eng Firma mam Numm 365 Careers. Si sinn den #1 Bestseller vu Finanzrelatéierte Coursen op der Plattform. Mat méi wéi 1,000,000 Studenten, déi an hire Coursen a méi wéi 210 Länner ageschriwwe sinn, hunn Studenten aus verschiddene Firmen wéi Apple a PayPal Coursen vum Career 365 Team benotzt.
Wat ass Data Science?
Data Science verschäerft Daten aus verschiddene Quellen a benotzt verschidde Methoden, Algorithmen, Systemer a Prozesser fir d'Informatioun ze benotzen déi mir gesammelt hunn an e bësse Wëssen dovunner kréien. D'Donnéeë kënnen entweder strukturéiert oder onstrukturéiert sinn.
Et ass normalerweis mat Maschinnléieren, Big Data, an Datemining assoziéiert. Mat enger Kombinatioun vu Mathematik, Statistik a Informatik ass d'Datewëssenschaft zielt fir nëtzlech Informatioun aus enger riseger Quantitéit un Daten ze extrahieren.
Fir wien ass dëse Cours?
Wann Dir d'Grondlage vun der Datewëssenschaft léiere wëllt a mat all d'Basis vun der Data Science vertraut wëllt a wëllt eng Karriär am Feld maachen, dann ass dëse Cours fir Iech. Dëse Cours féiert Iech duerch all Terminologien an Technologien déi vun Datewëssenschaftler benotzt ginn.
Et ass och gëeegent fir Leit déi just mat de Fundamenter vun der Datewëssenschaft ufänken an hir Fäegkeeten opbauen. Dëse Cours funktionnéiert als komplett Toolbox fir en Datewëssenschaftler ze ginn.
Wat braucht Dir fir dëse Cours?
Dir kënnt fir dëse Cours wielen och wann Dir keng technesch Expertise oder Wëssen iwwer Datewëssenschaft hutt. Wéi och ëmmer, Dir musst Anaconda installéieren an Microsoft Excel installéiert hunn. (Microsoft excel 2003 a spéider gëtt ënnerstëtzt).
Wat léiert Dir aus dësem Cours?
- Mathematesch Wëssen erfuerderlech fir Machine Learning
- Maacht linear a logistesch Regressiounen am Python
- Benotzt dofir NummPy, statsmodels, a scikit-learn am Python fir Maschinn Léieren Algorithmen ze kreéieren
- Verbessert existent ML Algorithmen andeems Dir verschidden Techniken studéiert wéi Iwwerfitting, Underfitting, Validatioun, Training, n-falt Kräizvalidatioun, Testen, a wéi Dir Hyperparameter benotzt fir d'Leeschtung ze verbesseren.
- Léiert wéi Dir Daten virbeaarbecht
- Léiert Python ze benotzen a benotzt se fir statistesch Analyse
- Maacht Cluster a Faktor Analyse
- Fëllt alles un wat Dir an reale Szenarie geléiert hutt
- Benotzt déif neural Netzwierker
- Deep Learning mat TensorFlow
- Python Programméiere mat Matplotlib, Seaborn, Fortgeschratt statistesch Analyse, Maschinnléiere mat Statistikmodeller, scikit-léieren, an pandas.
Elo wou mir wësse wat néideg ass fir dëse Cours ze huelen a wat et ze bidden huet, loosst eis den Inhalt vun "The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp" iwwerpréiwen.
Udemy Data Science Course Inhalt Bewäertung:
1. Intro zu Data an Data Science
Dir léiert iwwer wat Datewëssenschaft an der Theorie ass a léiert firwat bal all Geschäft um Planéit sech freet d'Datewëssenschaft ze benotzen fir hire Geschäft ze stäerken.
Ausserdeem léiert Dir iwwer aner Saachen wéi Geschäftsintelligenz, Kënschtlech Intelligenz, a Maschinnléieren. De Video mam Titel "Aféierung an d'Daten an d'Datenwëssenschaft" wäert Iech vertraut maachen mat all Terminologien a Buzzwords déi am Feld benotzt ginn.
2. Wahrscheinlechkeet
Déi zweet Sektioun vum Cours hëlt Iech duerch all d'Saache benotzt vun Datewëssenschaftler a Probabilitéit wéi Bayesian Interface, Distributions, Combinatronics zesumme mat all d'Basis vun der Wahrscheinlechkeet.
Et ass ee vun de Coursen déi all mathematesch Aspekter vun der Datewëssenschaft léieren. An der leschter Ënnersektioun vun dëser Sektioun léiert Dir iwwer wéi Probabilitéit an anere Felder benotzt gëtt wéi Statistik, Finanzen, an Datewëssenschaft.
3. Statistiken
Statistik ass e groussen Deel vun der Léieren vun Datewëssenschaft. Dës Sektioun fänkt un mat der Aféierung vun Statistiken a wéi Dir se an der Datewëssenschaft benotzt andeems Dir Beispiller benotzt.
Dir fuert dann weider fir verschidden Deeler vun der Statistik ze decken a léiert fortgeschratt Statistike mat all Thema mat praktesche Beispiller. Et gi verschidde Saachen déi dës Sektioun hëlleft Iech ze léieren wéi beschreiwende Statistiken an Inferential Statistiken.
Et geet dann op Hypothese Testen a wéi et an der Datewëssenschaft benotzt gëtt mat engem Beispill.
4. Aféierung fir Python
Python ass eng vun de flexibelste Sproochen déi an alles an alles benotzt kënne ginn, dorënner Datewëssenschaft, allgemeng Programméierung a Maschinnléieren. Dës Sektioun vum Cours fänkt un d'Benotzer u Python vir a firwat Dir Python a Jupyter benotze sollt.
Et hëlleft Iech och dës Tools z'installéieren an d'Benotzer hëllefen de Jupyter Dashboard ze verstoen. Déi lescht Ënnersektioun beschäftegt d'Viraussetzunge fir d'Kodéierung am Jupyter a vertraut mat der Interface.
Dir léiert dann iwwer déi verschidde Datentypen déi am Python verfügbar sinn a wéi Dir Variablen benotze kënnt. Den nächsten Deel beinhalt d'Benotzung vu Basis Python Syntax gefollegt vun fortgeschratt Python Operatoren. Dir léiert och iwwer Conditional Aussoen, Funktiounen, Sequenzen an Iteratiounen.
D'Sektioun endet duerch d'Aféierung vun de Benotzer fir Advanced Python Tools. Dir léiert wat OOPS ass, wéi Dir Moduler a Packagen benotzt. D'Benotzer léieren och iwwer d'Standard Python Bibliothéik a wéi een Moduler am Python importéiert.
5. Fortgeschratt statistesch Methoden am Python
Ugefaange mat enger Aféierung an d'Regressiounsanalyse, geet dës Sektioun weider an hëlleft de Benotzer iwwer linear Regressioun ze léieren, multiple linear Regressioun an endet mat logistescher Regressioun.
Wann Dir mat all Typ vu Regressiounen vertraut sidd, hëlleft de Cours Iech wéi fortgeschratt statistesch Modeller benotzt mat Linear Regressioun mat Sklearn, multiple linear Regressioun mat Statistikmodeller.
Et geet dann weider fir aner fortgeschratt statistesch Methoden z'erklären wéi Logistik Regressioun, Cluster Analyse, K-Means Clustering, a verschidden Aarte vu Clustering wéi Dendrogram.
6. Mathematik
Wann Dir nei an der Datewëssenschaft sidd, musst Dir verschidde mathematesch Themen léieren. Am Fall wou Dir keng Ingenieur oder Mathematik studéiert hutt, ass dës Sektioun entwéckelt fir Iech ze hëllefen all mathematesch Konzepter ze verstoen, déi an der Datewëssenschaft benotzt ginn, wéi Matrix, Scalars, Vectors, Linear Algebra, Tensor, a Geometrie.
D'Sektioun endet mam Cours, deen d'Benotzer léiert wéi e puer Operatiounen op Matrix ausféieren wéi Additioun, Subtraktioun, a wéi een eng Matrix transposéiere kann. Et hëlleft Iech och déi verschidde Feeler ze léisen déi erlieft ginn wann Dir eng Matrix bäidréit.
7. Deep Learning
Déi lescht Sektioun vum Cours léiert d'Benotzer iwwer Deep Learning. Et fänkt un mat engem Video mam Titel "Wat vun dësem Deel ze erwaarden?", Gefollegt vun enger Aféierung zu wat Neural Netzwierker sinn. Dir léiert och wéi Dir en einfachen Neural Netzwierk mat NumPy bauen.
Och léiert Dir och iwwer wat TensorFlow 2.0 mécht a wéi Dir et fir verschidden Zwecker benotzt.
Et geet dann weider mat der Aféierung vun Deep Neural Networks. Während dem Prozess léiert Dir och wéi Dir Glorot installéiere wëllt, och bekannt als Xavier. De Cours léisst d'Benotzer mat Preprocessing vertraut ginn an hëllefen am MNIST Dataset ze klassifizéieren.
Et hëlleft och d'Benotzer d'Wëssen z'applizéieren déi geléiert mat engem Beispill. D'Sektioun endet mat engem Resumé vun deem wat Dir geléiert hutt an en Iwwerbléck iwwer Convolutional Neural Networks.
8. Fall Studien
Et gi verschidde Fallstudien am Cours abegraff, dorënner:
- Virveraarbechtung vun den "Absenteeism_data"
- Machine Learning uwenden fir den "Absenteeism_module" ze kreéieren
- Lued de "Absenteeism_module"
- Analyse vun de virausgesoten Outputs an Dësch
Präis:
De Cours kascht ongeféier $ 120. Wann Dir den Inhalt vum Cours berécksiichtegt, ass et raisonnabel Präisser. Préift déi reduzéiert Offer vun hei.
Den Inhalt Creator och bitt eng 30-Dag Suen zréck garantéieren am Fall wou Dir fannt datt de Cours net fir Iech passt.
Fierdeeler an Nodeeler:
De Cours bitt all d'Basis déi Dir jeemools braucht fir unzefänken an Data Science ze kommen. Nodeems Dir dëse Cours gemaach hutt, kënnt Dir ganz einfach weidergoen fir fortgeschratt Machine Learning a Kënschtlech Intelligenz Coursen ze huelen.
Dëst ass dee beschte Grondkurs deen Dir jeemools braucht fir alles iwwer Datewëssenschaft ze léieren. Deen eenzegen Nodeel vun dësem Cours ass den héije Präis vum Cours.
Konklusioun
Mat der Halschent vun de Studenten bewäerten de Cours als 5 Stären. de Cours huet en Duerchschnëtt vu 4.6 Stären an iwwer 366,220 Studenten zum Schreiwen. Et ass ee vun de beschte verkaafte Coursen op Udemy an ass entwéckelt fir am Kapp ze halen datt och Leit ouni technesch Erfarung iwwer Data Science léiere kënnen.
Wann Dir Iech freet Iech als Datewëssenschaftler ze schaffen a verschidde Fäegkeeten enthalen wéi Statistesch Analyse, Python Programméierung mat NumPy, SeaBorn, etc., Fortgeschratt statistesch Analyse, Tableau, a Machine Learning mat Statistikmodeller a Scikit-learn, dann ass dëse Cours ass fir Iech.
Alles an allem ass dëst dee beschten Bootcamp Cours deen Dir jeemools braucht fir alles ze léieren iwwer Datewëssenschaft.
