Spis treści
Chociaż w Internecie dostępnych jest wiele kursów z zakresu analizy danych, znalezienie odpowiedniego kursu, który pomoże Ci rozpocząć, może być czasochłonnym procesem. W tej recenzji przyjrzymy się „Kurs nauki o danych 2021: Kompletny kurs naukowy o danych” dostępne na Udemy.
Jeśli nie masz pewności, czy powinieneś kupić ten kurs, pomożemy Ci zdecydować, przyglądając się, co ten kurs oferuje. Z ponad 366,220 4.6 uczniami zapisanymi na ten kurs i ma on ocenę 5 na 85,719, z ponad XNUMX XNUMX ocenami w momencie pisania.
Kurs jest aktualizowany co roku, ostatnia aktualizacja miała miejsce w styczniu 2021 r. Jest publikowany na Udemy przez twórcę kursu 365 Careers i zespół 365 Careers. Biorąc to pod uwagę, przyjrzyjmy się, kim są instruktorzy.
Instruktor: Zespół Kariera 365
Instruktorem tego kursu jest firma 365 Careers. Są to najlepiej sprzedające się kursy związane z finansami na platformie. Z ponad 1 1,000,000 210 studentów zapisanych na ich kursy w ponad 365 krajach, studenci z różnych firm, takich jak Apple i PayPal, skorzystali z kursów prowadzonych przez Zespół Career XNUMX.
Co to jest Data Science?
Data Science gromadzi dane z różnych źródeł i wykorzystuje różne metody, algorytmy, systemy i procesy, aby wykorzystać zebrane informacje i uzyskać z nich pewną wiedzę. Dane mogą być ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane.
Zwykle wiąże się to z uczeniem maszynowym, big data i eksploracją danych. Wykorzystując kombinację matematyki, statystyki i informatyki, nauka o danych ma na celu wyodrębnienie przydatnych informacji z ogromnej ilości danych.
Dla kogo jest ten kurs?
Jeśli chcesz poznać podstawy Data Science i zapoznać się ze wszystkimi podstawami Data Science i chcesz rozpocząć karierę w tej dziedzinie, ten kurs jest dla Ciebie. Ten kurs przeprowadzi Cię przez wszystkie terminologie i technologie używane przez naukowców zajmujących się danymi.
Jest również odpowiedni dla osób, które dopiero zaczynają poznawać podstawy nauki o danych i zwiększają swoje umiejętności. Ten kurs działa jak kompletny zestaw narzędzi, aby zostać naukowcem danych.
Czego potrzebujesz do tego kursu?
Możesz zdecydować się na ten kurs, nawet jeśli nie masz wiedzy technicznej ani wiedzy na temat nauki o danych. Musisz jednak zainstalować Anacondę i mieć zainstalowany program Microsoft Excel. (Obsługiwany jest program Microsoft Excel 2003 i nowsze).
Czego nauczysz się z tego kursu?
- Wiedza matematyczna wymagana do uczenia maszynowego
- Wykonuj regresje liniowe i logistyczne w Pythonie
- Zrobić użytek z numpy, statsmodels i scikit-learn w Pythonie do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego
- Ulepsz istniejące algorytmy ML, studiując różne techniki, takie jak overfitting, underfitting, walidacja, szkolenie, n-krotna walidacja krzyżowa, testowanie i jak korzystać z hiperparametrów w celu poprawy wydajności.
- Nauka wstępnego przetwarzania danych
- Naucz się używać Pythona i używać go do analizy statystycznej
- Wykonaj analizę skupień i czynników
- Zastosuj wszystko, czego się nauczyłeś w rzeczywistych scenariuszach
- Korzystanie z głębokich sieci neuronowych
- Głębokie uczenie za pomocą TensorFlow
- Programowanie w Pythonie z wykorzystaniem matplotlib, Seaborn, Zaawansowana analiza statystyczna, uczenie maszynowe z modelami statystycznymi, nauka-scikiti pandy.
Teraz, gdy wiemy, co jest potrzebne, aby wziąć udział w tym kursie i co ma do zaoferowania, przejrzyjmy zawartość „Kursu nauki o danych 2021: Kompletny kurs nauki o danych”.
Przegląd treści kursu Udemy Data Science:
1. Wprowadzenie do danych i nauki o danych
Dowiesz się, czym jest nauka o danych w teorii i dowiesz się, dlaczego prawie każda firma na świecie nie może się doczekać wykorzystania nauki o danych w celu zwiększenia swojej działalności.
Ponadto dowiesz się o innych rzeczach, takich jak inteligencja biznesowa, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Film zatytułowany „Wprowadzenie do nauki o danych i danych” zapozna Cię ze wszystkimi terminologiami i modnymi słowami używanymi w tej dziedzinie.
2. Prawdopodobieństwo
W drugiej części kursu zapoznasz się ze wszystkimi rzeczami używanymi przez naukowców zajmujących się danymi w prawdopodobieństwie, takimi jak interfejs bayesowski, rozkłady, kombinatronika, wraz ze wszystkimi podstawami prawdopodobieństwa.
Jest to jeden z kursów, który obejmuje nauczanie wszystkich matematycznych aspektów nauki o danych. W ostatniej podsekcji tej sekcji dowiesz się, w jaki sposób prawdopodobieństwo jest używane w innych dziedzinach, takich jak statystyka, finanse i data science.
3. Statystyka
Statystyka to duża część nauki o danych. Ta sekcja zaczyna się od wprowadzenia, czym są statystyki i jak będziesz ich używać w nauce o danych na przykładach.
Następnie przechodzisz do omawiania różnych części statystyk i poznawania zaawansowanych statystyk na każdy temat na praktycznych przykładach. Ta sekcja pomoże Ci się nauczyć różnych rzeczy, takich jak statystyki opisowe i statystyki wnioskowane.
Następnie przechodzi do testowania hipotez i ich wykorzystania w nauce o danych na przykładzie.
4. Wprowadzenie do Pythona
Python to jeden z najbardziej elastycznych języków, którego można używać we wszystkim, w tym w nauce o danych, ogólnym programowaniu i uczeniu maszynowym. Ta część kursu zaczyna się od wprowadzenia użytkowników do Pythona i dlaczego warto używać Pythona i Jupytera.
Pomoże to również zainstalować te narzędzia i pomoże użytkownikom zrozumieć pulpit nawigacyjny Jupyter. Ostatni podrozdział dotyczy wymagań wstępnych do kodowania w Jupyter i zapoznania się z interfejsem.
Następnie dowiesz się o kilku typach danych dostępnych w Pythonie oraz o tym, jak używać zmiennych. Następna część obejmuje wykorzystanie podstawowej składni Pythona, a następnie zaawansowanych operatorów Pythona. Dowiesz się również o instrukcjach warunkowych, funkcjach, sekwencjach i iteracjach.
Sekcja kończy się wprowadzeniem użytkowników do Advanced Python Tools. Dowiesz się czym jest OOPS, jak korzystać z modułów i pakietów. Użytkownicy dowiedzą się również o Standardowej Bibliotece Pythona oraz o tym, jak importować moduły w Pythonie.
5. Zaawansowane metody statystyczne w Pythonie
Zaczynając od wprowadzenia do analizy regresji, ta sekcja kontynuuje i pomaga użytkownikom poznać regresję liniową, wielokrotną regresję liniową i kończy się regresją logistyczną.
Po zapoznaniu się ze wszystkimi typami regresji kurs pomoże Ci korzystać z zaawansowanych modeli statystycznych przy użyciu regresji liniowej z Sklearnem, wielokrotnej regresji liniowej z modelami statystycznymi.
Następnie przechodzi do wyjaśniania innych zaawansowanych metod statystycznych, takich jak regresja logistyczna, analiza skupień, grupowanie K-średnich i różne rodzaje grupowania, takie jak dendrogram.
6. Matematyka
Jeśli jesteś nowicjuszem w nauce o danych, będziesz musiał nauczyć się różnych zagadnień matematycznych. Jeśli nie studiowałeś inżynierii lub matematyki, ta sekcja ma na celu pomóc Ci zrozumieć wszystkie pojęcia matematyczne używane w nauce o danych, takie jak macierz, skalary, wektory, algebra liniowa, tensor i geometria.
Sekcja kończy się kursem uczącym użytkowników wykonywania kilku operacji na macierzy, takich jak dodawanie, odejmowanie i transpozycja macierzy. Pomaga również rozwiązać kilka błędów występujących podczas dodawania macierzy.
7. Głębokie uczenie
Ostatnia część kursu uczy użytkowników o Deep Learningu. Zaczyna się od filmu zatytułowanego „Czego można się spodziewać po tej części?”, po którym następuje wprowadzenie do tego, czym są sieci neuronowe. Dowiesz się również, jak zbudować prostą sieć neuronową za pomocą NumPy.
Dowiesz się również, co robi TensorFlow 2.0 i jak go używać do różnych celów.
Następnie przechodzi do wprowadzenia głębokich sieci neuronowych. W trakcie tego procesu dowiesz się również, jak zainstalować Glorota, znanego również jako Xavier. Kurs pozwala użytkownikom zapoznać się z przetwarzaniem wstępnym i pomóc w klasyfikacji w zestawie danych MNIST.
Pomaga również użytkownikom zastosować wiedzę zdobytą na przykładzie. Sekcja kończy się podsumowaniem tego, czego się nauczyłeś oraz przeglądem splotowych sieci neuronowych.
8. Studia przypadków
Kurs obejmuje kilka studiów przypadku, w tym:
- Wstępne przetwarzanie danych „Absenteeism_data”
- Zastosowanie uczenia maszynowego do tworzenia „modułu_absencji”
- Ładowanie „modułu absencji”
- Analiza przewidywanych wyników w Żywy obraz
Cennik:
Kurs kosztuje około 120 USD. Biorąc pod uwagę treść kursu, jest on przystępny cenowo. Sprawdź zniżkową ofertę tutaj.
Twórca treści również oferuje 30-dniową gwarancję zwrotu pieniędzy w przypadku, gdy uznasz, że kurs nie jest dla Ciebie odpowiedni.
Plusy i minusy:
Kurs oferuje wszystkie podstawy, których będziesz potrzebować, aby rozpocząć naukę o danych. Po ukończeniu tego kursu możesz z łatwością przejść do zaawansowanych kursów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
To najlepszy kurs podstawowy, jakiego kiedykolwiek będziesz potrzebować, aby dowiedzieć się wszystkiego o data science. Jedynym minusem tego kursu jest wysoka cena kursu.
Wnioski
Połowa uczniów oceniła kurs na 5 gwiazdek. kurs ma średnio 4.6 gwiazdek i ponad 366,220 XNUMX studentów w momencie pisania. Jest to jeden z najlepiej sprzedających się kursów na Udemy i został opracowany z myślą o tym, że nawet osoby bez doświadczenia technicznego mogą uczyć się o Data Science.
Jeśli nie możesz się doczekać pracy jako naukowiec zajmujący się danymi i obejmujesz różne umiejętności, takie jak analiza statystyczna, programowanie w Pythonie za pomocą NumPy, SeaBorn itp., Zaawansowana analiza statystyczna, Tableau i uczenie maszynowe z modelami statystycznymi i nauką Scikit, to ten kurs jest dla Ciebie.
Podsumowując, jest to najlepszy kurs Bootcamp, jakiego będziesz potrzebować, aby dowiedzieć się wszystkiego o data science.
