Inhoud
Hoewel er veel data science-cursussen beschikbaar zijn op internet, kan het vinden van de juiste cursus die u op weg helpt, een tijdrovend proces zijn. In deze review gaan we in op “De Data Science Cursus 2021: Complete Data Science Bootcamp” beschikbaar op Udemy.
Als je niet zeker weet of je deze cursus moet kopen, helpen we je beslissen door te kijken wat deze cursus te bieden heeft. Met meer dan 366,220 studenten die zijn ingeschreven voor deze cursus en het heeft een beoordeling van 4.6 uit 5, met meer dan 85,719 beoordelingen op het moment van schrijven.
De cursus wordt elk jaar bijgewerkt, deze is voor het laatst bijgewerkt in januari 2021. Hij wordt op Udemy gepubliceerd door de maker van de cursus 365 Careers en het 365 Careers Team. Dat gezegd hebbende, laten we eens kijken wie de instructeurs zijn.
Instructeur: Career 365 Team
De instructeur van deze cursus is een bedrijf genaamd 365 Careers. Ze zijn de nummer 1 bestseller van financiële gerelateerde cursussen op het platform. Met meer dan 1,000,000 studenten die zijn ingeschreven voor hun cursussen in meer dan 210 landen, hebben studenten van verschillende bedrijven zoals Apple en PayPal cursussen gebruikt door het Career 365 Team.
Wat is Data Science?
Data Science verergert gegevens uit verschillende bronnen en gebruikt verschillende methoden, algoritmen, systemen en processen om gebruik te maken van de informatie die we hebben verzameld en er enige kennis uit te halen. De gegevens kunnen zowel gestructureerd als ongestructureerd zijn.
Het wordt meestal geassocieerd met machine learning, big data en datamining. Met behulp van een combinatie van wiskunde, statistiek en informatica, is datawetenschap erop gericht om nuttige informatie uit een enorme hoeveelheid gegevens te halen.
Voor wie is deze cursus bedoeld?
Als je de basis van data science wilt leren en bekend wilt raken met alle basisprincipes van Data Science en een carrière in het veld wilt nastreven, dan is deze cursus iets voor jou. Deze cursus neemt je mee door alle terminologieën en technologieën die worden gebruikt door datawetenschappers.
Het is ook geschikt voor mensen die net beginnen met de basisprincipes van datawetenschap en hun vaardigheden opschalen. Deze cursus fungeert als een complete toolbox om een datawetenschapper te worden.
Wat heb je nodig voor deze cursus?
Ook als je geen technische expertise of kennis van data science hebt, kun je voor deze cursus kiezen. U moet echter Anaconda installeren en Microsoft Excel hebben geïnstalleerd. (Microsoft Excel 2003 en later wordt ondersteund).
Wat leer je van deze cursus?
- Wiskundige kennis vereist voor Machine Learning
- Voer lineaire en logistische regressies uit in Python
- Gebruikmaken van NumPy, statsmodels en scikit-learn in Python om algoritmen voor machine learning te maken
- Verbeter bestaande ML-algoritmen door verschillende technieken te bestuderen, zoals overfitting, underfitting, validatie, training, n-fold cross-validatie, testen en het gebruik van hyperparameters om de prestaties te verbeteren.
- Leren hoe u gegevens kunt voorverwerken
- Leer Python te gebruiken en te gebruiken voor statistische analyse
- Cluster- en factoranalyse uitvoeren
- Pas alles wat je hebt geleerd toe in real-life scenario's
- Diepe neurale netwerken gebruiken
- Diep leren met TensorFlow
- Python-programmering met matplotlib, Seaborn, geavanceerde statistische analyse, machine learning met stats-modellen, scikit-leren, en panda's.
Nu we weten wat er nodig is om deze cursus te volgen en wat deze te bieden heeft, laten we de inhoud van "The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp" eens bekijken.
Udemy Data Science Cursusinhoud Review:
1. Inleiding tot data en datawetenschap
Je leert wat datawetenschap in theorie is en waarom bijna elk bedrijf op de planeet ernaar uitkijkt om gebruik te maken van datawetenschap om hun bedrijf een boost te geven.
Bovendien leer je over andere zaken zoals business intelligence, artificial intelligence en machine learning. De video met de titel "Inleiding tot data en datawetenschap" maakt je vertrouwd met alle terminologieën en modewoorden die in het veld worden gebruikt.
2. Waarschijnlijkheid
Het tweede deel van de cursus neemt je mee door alle dingen die worden gebruikt door datawetenschappers in waarschijnlijkheid, zoals Bayesiaanse interface, distributies, Combinatronics, samen met alle basisprincipes van waarschijnlijkheid.
Het is een van de cursussen waarin alle wiskundige aspecten van data science worden aangeleerd. In de laatste paragraaf van deze sectie leert u hoe waarschijnlijkheid wordt gebruikt in andere gebieden, zoals statistiek, financiën en datawetenschap.
3. Statistieken
Statistiek is een belangrijk onderdeel van het leren van datawetenschap. Dit gedeelte begint met een introductie van wat statistiek is en hoe u het in datawetenschap gaat gebruiken aan de hand van voorbeelden.
Vervolgens ga je verder met het behandelen van verschillende onderdelen van statistiek en leer je geavanceerde statistiek bij elk onderwerp aan de hand van praktische voorbeelden. Er zijn verschillende dingen die u in dit gedeelte kunt leren, zoals beschrijvende statistieken en inferentiële statistieken.
Vervolgens gaat het verder met het testen van hypothesen en hoe het wordt gebruikt in datawetenschap aan de hand van een voorbeeld.
4. Inleiding tot Python
Python is een van de meest flexibele talen die in alles en nog wat kan worden gebruikt, inclusief datawetenschap, algemeen programmeren en machine learning. Dit gedeelte van de cursus begint met het introduceren van gebruikers in Python en waarom u Python en Jupyter zou moeten gebruiken.
Het helpt u ook bij het installeren van deze hulpprogramma's en helpt gebruikers het Jupyter-dashboard te begrijpen. De laatste paragraaf behandelt de vereisten voor codering in Jupyter en raakt vertrouwd met de interface.
U leert dan over de verschillende gegevenstypen die beschikbaar zijn in Python en hoe u variabelen kunt gebruiken. Het volgende deel omvat het gebruik van de basis Python-syntaxis gevolgd door geavanceerde Python-operators. Je leert ook over voorwaardelijke uitspraken, functies, reeksen en iteraties.
De sectie eindigt door gebruikers kennis te laten maken met Advanced Python Tools. Je leert wat OOPS is, hoe je modules en pakketten gebruikt. Gebruikers leren ook over de standaard Python-bibliotheek en hoe ze modules in Python kunnen importeren.
5. Geavanceerde statistische methoden in Python
Beginnend met een inleiding tot regressieanalyse, gaat dit gedeelte verder en helpt het gebruikers te leren over lineaire regressie, meervoudige lineaire regressie en eindigt met logistische regressie.
Als je eenmaal bekend bent met alle soorten regressies, helpt de cursus je om geavanceerde statistische modellen te gebruiken met behulp van lineaire regressie met Sklearn, meervoudige lineaire regressie met stats-modellen.
Vervolgens worden andere geavanceerde statistische methoden uitgelegd, zoals logistieke regressie, clusteranalyse, K-Means-clustering en verschillende soorten clustering zoals Dendrogram.
6. Wiskunde
Als datawetenschap nieuw voor u is, moet u verschillende wiskundige onderwerpen leren. Als je geen techniek of wiskunde hebt gestudeerd, is dit gedeelte bedoeld om je te helpen alle wiskundige concepten te begrijpen die worden gebruikt in datawetenschap, zoals Matrix, Scalars, Vectoren, Lineaire Algebra, Tensor en Geometrie.
Het gedeelte eindigt met de cursus die gebruikers leert hoe ze verschillende bewerkingen op matrix kunnen uitvoeren, zoals optellen, aftrekken en hoe een matrix te transponeren. Het helpt u ook bij het oplossen van de verschillende fouten die optreden bij het toevoegen van een matrix.
7. Diep leren
Het laatste deel van de cursus leert gebruikers over Deep Learning. Het begint met een video met de titel "Wat te verwachten van dit onderdeel?", gevolgd door een inleiding over wat neurale netwerken zijn. Je leert ook hoe je een eenvoudig neuraal netwerk kunt bouwen met NumPy.
Ook leer je wat TensorFlow 2.0 doet en hoe je het voor verschillende doeleinden kunt gebruiken.
Daarna gaat het verder met de introductie van Deep Neural Networks. Tijdens het proces leer je ook hoe je Glorot installeert, ook wel bekend als Xavier. De cursus laat gebruikers vertrouwd raken met Preprocessing en helpt bij het classificeren op de MNIST-dataset.
Het helpt gebruikers ook de geleerde kennis toe te passen aan de hand van een voorbeeld. Het gedeelte eindigt met een samenvatting van wat je hebt geleerd en een overzicht van convolutionele neurale netwerken.
8. Casestudies
Er zijn verschillende case studies opgenomen in de cursus, waaronder:
- Voorverwerking van de “Verzuim_gegevens”
- Machine Learning toepassen om de "Absenteeism_module" te maken
- Het laden van de “Afwezigheidsmodule”
- Analyse van de voorspelde outputs in Tableau
Prijzen:
De cursus kost ongeveer $ 120. Gezien de inhoud van de cursus is deze redelijk geprijsd. Bekijk hier de kortingsaanbieding.
De maker van de inhoud ook biedt een geld-terug-garantie van 30 dagen voor het geval je merkt dat de cursus niet bij je past.
Voors en tegens:
De cursus biedt alle basisprincipes die u ooit nodig zult hebben om aan de slag te gaan met Data Science. Na het volgen van deze cursus kun je eenvoudig doorgaan met het volgen van geavanceerde cursussen Machine Learning en Artificial Intelligence.
Dit is de beste basiscursus die je ooit nodig zult hebben om alles over datawetenschap te leren. Het enige nadeel van deze cursus is de hoge prijs van de cursus.
Conclusie
De helft van de studenten beoordeelt de cursus met 5 sterren. de cursus heeft op het moment van schrijven gemiddeld 4.6 sterren en meer dan 366,220 studenten. Het is een van de bestverkochte cursussen op Udemy en is ontwikkeld met in het achterhoofd dat zelfs mensen zonder enige technische ervaring over datawetenschap kunnen leren.
Als je ernaar uitkijkt om als datawetenschapper te werken en verschillende vaardigheden hebt, zoals statistische analyse, Python-programmering met NumPy, SeaBorn, enz., Advanced Statistical Analysis, Tableau en Machine Learning met stats-modellen en Scikit-learn, dan is deze cursus is voor jou.
Al met al is dit de beste Bootcamp-cursus die je ooit nodig zult hebben om alles te leren over data science.
