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Embora haja muitos cursos de ciência de dados disponíveis na Internet, encontrar o curso certo que o ajudará a começar pode ser um processo demorado. Nesta revisão, daremos uma olhada em “O curso de ciência de dados 2021: Bootcamp completo de ciência de dados”Disponível na Udemy.
Se você não tem certeza se deve ou não comprar este curso, nós o ajudaremos a decidir dando uma olhada no que este curso oferece. Com mais de 366,220 alunos matriculados neste curso, ele tem uma classificação de 4.6 em 5, com mais de 85,719 classificações até o momento.
O curso é atualizado todos os anos, foi atualizado pela última vez em janeiro de 2021. É publicado na Udemy pelo criador do curso 365 Carreiras e a Equipe de 365 Carreiras. Dito isso, vamos dar uma olhada em quem são os instrutores.
Instrutor: Equipe da Carreira 365
O instrutor deste curso é uma empresa chamada 365 Carreiras. Eles são os campeões de vendas de cursos relacionados a finanças na plataforma. Com mais de 1 de alunos matriculados em seus cursos em mais de 1,000,000 países, alunos de várias empresas, como Apple e PayPal, usaram os cursos do Career 210 Team.
O que é ciência de dados?
Data Science está agravando dados de várias fontes e usando diferentes métodos, algoritmos, sistemas e processos para fazer uso das informações que coletamos e obter algum conhecimento delas. Os dados podem ser estruturados ou não estruturados.
Geralmente está associado ao aprendizado de máquina, big data e mineração de dados. Usando uma combinação de matemática, estatística e ciência da computação, a ciência de dados visa extrair informações úteis de uma grande quantidade de dados.
Quem é este curso para?
Se você deseja aprender o básico da ciência de dados, familiarizar-se com todos os fundamentos da ciência de dados e seguir uma carreira na área, então este curso é para você. Este curso o levará por todas as terminologias e tecnologias usadas por cientistas de dados.
Também é adequado para pessoas que estão apenas começando com os fundamentos da ciência de dados e ampliam suas habilidades. Este curso atua como uma caixa de ferramentas completa para se tornar um cientista de dados.
O que você precisa para este curso?
Você pode optar por este curso mesmo que não tenha especialização técnica ou conhecimento sobre ciência de dados. No entanto, você precisará instalar o Anaconda e ter o Microsoft Excel instalado. (Há suporte para Microsoft Excel 2003 e posterior).
O que você aprenderá com este curso?
- Conhecimento matemático necessário para aprendizado de máquina
- Execute regressões lineares e logísticas em Python
- Fazer uso de NumPy, statsmodels e scikit-learn em Python para criar algoritmos de aprendizado de máquina
- Melhore os algoritmos de ML existentes estudando várias técnicas, como overfitting, underfitting, validação, treinamento, validação cruzada n-fold, teste e como fazer uso de hiperparâmetros para melhorar o desempenho.
- Aprendendo como pré-processar dados
- Aprenda a usar Python e usá-lo para análises estatísticas
- Realizar análise de cluster e fator
- Aplique tudo o que você aprendeu em cenários da vida real
- Usando redes neurais profundas
- Aprendizado profundo usando TensorFlow
- Programação Python usando matplotlib, Seaborn, análise estatística avançada, aprendizado de máquina com modelos de estatísticas, scikit-learne pandas.
Agora que sabemos o que é necessário para fazer este curso e o que ele tem a oferecer, vamos revisar o conteúdo de “The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp”.
Revisão do conteúdo do curso de ciência de dados da Udemy:
1. Introdução a dados e ciência de dados
Você aprenderá sobre o que é a ciência de dados na teoria e saberá por que quase todas as empresas no planeta estão ansiosas para fazer uso da ciência de dados para impulsionar seus negócios.
Além disso, você aprenderá sobre outras coisas, como inteligência de negócios, inteligência artificial e aprendizado de máquina. O vídeo intitulado “Introdução aos dados e ciência de dados” irá deixá-lo familiarizado com todas as terminologias e chavões usados na área.
2. Probabilidade
A segunda seção do curso mostra todas as coisas usadas por cientistas de dados em Probabilidade, como Interface Bayesiana, Distribuições, Combinatronics, juntamente com todos os fundamentos de probabilidade.
É um dos cursos que inclui o ensino de todos os aspectos matemáticos da ciência de dados. Na última subseção desta seção, você aprenderá como a Probabilidade é usada em outros campos, como estatística, finanças e ciência de dados.
3. Estatisticas
A estatística é uma grande parte do aprendizado da ciência de dados. Esta seção começa apresentando o que é estatística e como você a usará na ciência de dados usando exemplos.
Em seguida, você prossegue para cobrir várias partes das estatísticas e aprender estatísticas avançadas com cada tópico usando exemplos práticos. Esta seção o ajudará a aprender várias coisas, como estatísticas descritivas e estatísticas inferenciais.
Em seguida, passa para o teste de hipóteses e como ela é usada na ciência de dados usando um exemplo.
4. Introdução ao Python
Python é uma das linguagens mais flexíveis que pode ser usada em tudo e em qualquer coisa, incluindo ciência de dados, programação geral e aprendizado de máquina. Esta seção do curso começa apresentando Python aos usuários e por que você deve usar Python e Jupyter.
Ele também ajudará você a instalar essas ferramentas e ajudar os usuários a entender o painel do Jupyter. A última subseção trata dos pré-requisitos para codificação no Jupyter e familiarização com a interface.
Em seguida, você aprenderá sobre os vários tipos de dados disponíveis em Python e como usar variáveis. A próxima parte envolve fazer uso da sintaxe básica do Python seguida por operadores avançados do Python. Você também aprenderá sobre instruções condicionais, funções, sequências e iterações.
A seção termina apresentando aos usuários ferramentas avançadas de Python. Você aprenderá o que é OOPS, como usar módulos e pacotes. Os usuários também aprenderão sobre a Biblioteca Python padrão e como importar módulos em Python.
5. Métodos Estatísticos Avançados em Python
Começando com uma introdução à análise de regressão, esta seção prossegue e ajuda os usuários a aprender sobre regressão linear, regressão linear múltipla e termina com regressão logística.
Depois que você estiver familiarizado com todos os tipos de regressões, o curso o ajudará a usar modelos estatísticos avançados usando a regressão linear com Sklearn, regressão linear múltipla com modelos estatísticos.
Em seguida, passa a explicar outros métodos estatísticos avançados, como regressão logística, análise de cluster, agrupamento de médias K e diferentes tipos de agrupamento, como dendrograma.
6. Matemática
Se você é novo na ciência de dados, precisará aprender vários tópicos de matemática. Caso você não tenha estudado engenharia ou matemática, esta seção foi projetada para ajudá-lo a compreender todos os conceitos matemáticos usados na ciência de dados, como matriz, escalares, vetores, álgebra linear, tensor e geometria.
A seção termina com o curso ensinando os usuários a realizar várias operações em Matrix, como adição, subtração e como transpor uma matriz. Também ajuda a resolver os vários erros ocorridos ao adicionar uma matriz.
7. Aprendizado profundo
A última seção do curso ensina os usuários sobre o Deep Learning. Começa com um vídeo intitulado “O que esperar desta parte?”, Seguido por uma introdução ao que são Redes Neurais. Você também aprenderá como construir uma rede neural simples usando NumPy.
Além disso, você também aprenderá sobre o que o TensorFlow 2.0 faz e como usá-lo para vários fins.
Em seguida, prossegue com a introdução de Redes Neurais Profundas. Durante o processo, você também aprenderá a instalar o Glorot, também conhecido como Xavier. O curso permite que os usuários se familiarizem com o pré-processamento e ajudem na classificação no conjunto de dados MNIST.
Também ajuda os usuários a aplicar o conhecimento aprendido por meio de um exemplo. A seção termina com um resumo de tudo o que você aprendeu e uma visão geral das Redes Neurais Convolucionais.
8. Estudos de caso
Existem vários estudos de caso incluídos no curso, incluindo:
- Pré-processamento de “Absenteeism_data”
- Aplicando Aprendizado de Máquina para Criar o “Absenteeism_module”
- Carregando o “Absenteeism_module”
- Analisando os resultados previstos em Quadro
Preço:
O preço do curso é de aproximadamente $ 120. Levando em consideração o conteúdo do curso, o preço é razoável. Verifique a oferta com desconto aqui.
O criador do conteúdo também oferece uma garantia de reembolso de 30 dias caso você descubra que o curso não é adequado para você.
Prós e contras:
O curso oferece todos os princípios básicos de que você precisa para começar a entrar na Ciência de Dados. Depois de fazer este curso, você pode prosseguir facilmente para os cursos avançados de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial.
Este é o melhor curso básico de que você precisará para aprender tudo sobre ciência de dados. A única desvantagem desse curso é o alto preço do curso.
Conclusão
Com metade dos alunos avaliando o curso como 5 estrelas. o curso tem média de 4.6 estrelas e mais de 366,220 alunos até o momento. É um dos cursos mais vendidos da Udemy e é desenvolvido tendo em mente que mesmo pessoas sem nenhuma experiência técnica podem aprender sobre Ciência de Dados.
Se você deseja trabalhar como um cientista de dados e incluir várias habilidades, como análise estatística, programação Python usando NumPy, SeaBorn, etc., análise estatística avançada, Tableau e aprendizado de máquina com modelos de estatísticas e Scikit-learn, então este curso é para você.
Em suma, este é o melhor curso Bootcamp de que você vai precisar para aprender tudo o que há sobre ciência de dados.
