Cuprins
Deși există o mulțime de cursuri de știință a datelor disponibile pe internet, găsirea cursului potrivit care vă va ajuta să începeți ar putea fi un proces care necesită timp. În această recenzie, vom arunca o privire la „Cursul de știință a datelor 2021: Camp de pregătire completă pentru știința datelor” disponibil pe Udemy.
Dacă nu sunteți sigur dacă ar trebui sau nu să cumpărați acest curs, vă vom ajuta să vă decideți aruncând o privire la ceea ce oferă acest curs. Cu peste 366,220 de studenți înscriși la acest curs și are un rating de 4.6 din 5, cu mai mult de 85,719 evaluări la momentul scrierii.
Cursul este actualizat în fiecare an, ultima actualizare a fost în ianuarie 2021. Este publicat pe Udemy de către creatorul cursului 365 Careers și echipa 365 Careers. Acestea fiind spuse, haideți să aruncăm o privire la cine sunt instructorii.
Instructor: Echipa Career 365
Instructorul acestui curs este o companie numită 365 Careers. Ei sunt cel mai bine vândut numărul 1 de cursuri legate de finanțe de pe platformă. Cu peste 1,000,000 de studenți înscriși la cursurile lor în mai mult de 210 de țări, studenții de la diverse companii precum Apple și PayPal au folosit cursurile echipei Career 365.
Ce este știința datelor?
Data Science agravează datele din diverse surse și utilizează diferite metode, algoritmi, sisteme și procese pentru a folosi informațiile pe care le-am colectat și pentru a obține anumite cunoștințe din acestea. Datele pot fi fie structurate, fie nestructurate.
De obicei, este asociat cu învățarea automată, big data și data mining. Folosind o combinație de matematică, statistică și informatică, știința datelor are scopul de a extrage informații utile dintr-o cantitate imensă de date.
Pentru cine este acest curs?
Dacă doriți să învățați elementele de bază ale științei datelor și să vă familiarizați cu toate elementele de bază ale științei datelor și doriți să urmați o carieră în domeniu, atunci acest curs este pentru dvs. Acest curs vă va ghida prin toate terminologiile și tehnologiile utilizate de oamenii de știință ai datelor.
De asemenea, este potrivit pentru persoanele care abia încep cu fundamentele științei datelor și își extind abilitățile. Acest curs acționează ca o cutie completă de instrumente pentru a deveni un om de știință a datelor.
De ce ai nevoie pentru acest curs?
Puteți opta pentru acest curs chiar dacă nu aveți experiență tehnică sau cunoștințe despre știința datelor. Cu toate acestea, va trebui să instalați Anaconda și să aveți instalat Microsoft Excel. (Microsoft Excel 2003 și versiunile ulterioare sunt acceptate).
Ce vei învăța din acest curs?
- Cunoștințe matematice necesare pentru învățarea automată
- Efectuați regresii liniare și logistice în Python
- A te folosi de NumPy, statmodels și scikit-learn în Python pentru a crea algoritmi de învățare automată
- Îmbunătățiți algoritmii ML existenți prin studierea diferitelor tehnici, cum ar fi supraajustarea, subadaptarea, validarea, antrenamentul, validarea încrucișată de n ori, testarea și modul de utilizare a hiperparametrilor pentru a îmbunătăți performanța.
- Învățați cum să preprocesați datele
- Învață să folosești Python și să-l folosești pentru analize statistice
- Efectuați analize de cluster și factori
- Aplicați tot ce ați învățat în scenarii din viața reală
- Utilizarea rețelelor neuronale profunde
- Învățare profundă folosind TensorFlow
- Programare Python folosind matplotlib, Seaborn, analiză statistică avansată, învățare automată cu modele statistice, scikit-learn, și panda.
Acum că știm ce este necesar pentru a urma acest curs și ce are de oferit, să trecem în revistă conținutul „The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp”.
Analiza conținutului cursului Udemy Data Science:
1. Introducere în știința datelor și a datelor
Veți afla despre ce este știința datelor în teorie și veți afla de ce aproape fiecare afacere de pe planetă așteaptă cu nerăbdare să folosească știința datelor pentru a-și impulsiona afacerea.
Mai mult, veți învăța despre alte lucruri, cum ar fi inteligența de afaceri, inteligența artificială și învățarea automată. Videoclipul intitulat „Introducere în știința datelor și a datelor” vă va familiariza cu toate terminologiile și cuvintele la modă folosite în domeniu.
2. Probabilitate
A doua secțiune a cursului vă prezintă toate lucrurile folosite de oamenii de știință în domeniul probabilității, cum ar fi interfața bayesiană, distribuțiile, combinatronica, împreună cu toate elementele de bază ale probabilității.
Este unul dintre cursurile care include predarea tuturor aspectelor matematice ale științei datelor. În ultima subsecțiune a acestei secțiuni, veți afla despre cum este utilizată probabilitatea în alte domenii, cum ar fi statistica, finanțele și știința datelor.
3. Statistici
Statistica este o mare parte a învățării științei datelor. Această secțiune începe prin a prezenta ce este statistica și cum o veți folosi în știința datelor, folosind exemple.
Apoi continuați să acoperiți diferite părți ale statisticilor și să învățați statistici avansate cu fiecare subiect folosind exemple practice. Această secțiune vă va ajuta să învățați diverse lucruri, cum ar fi statisticile descriptive și statisticile inferențiale.
Apoi trece la testarea ipotezei și la modul în care este utilizată în știința datelor folosind un exemplu.
4. Introducere în Python
Python este unul dintre cele mai flexibile limbaje care poate fi folosit în orice și orice, inclusiv știința datelor, programarea generală și învățarea automată. Această secțiune a cursului începe prin a prezenta utilizatorilor Python și de ce ar trebui să utilizați Python și Jupyter.
De asemenea, vă va ajuta să instalați aceste instrumente și să îi ajutați pe utilizatori să înțeleagă tabloul de bord Jupyter. Ultima subsecțiune tratează cerințele preliminare pentru codificare în Jupyter și familiarizează-te cu interfața.
Veți afla apoi despre mai multe tipuri de date disponibile în Python și despre cum puteți utiliza variabile. Următoarea parte implică utilizarea Sintaxei Python de bază, urmată de Operatori Python avansați. Veți învăța, de asemenea, despre instrucțiuni condiționale, funcții, secvențe și iterații.
Secțiunea se încheie prin introducerea utilizatorilor în Instrumentele avansate Python. Veți afla ce este OOPS, cum să utilizați modulele și pachetele. Utilizatorii vor afla, de asemenea, despre Biblioteca Standard Python și despre cum să importe module în Python.
5. Metode statistice avansate în Python
Începând cu o introducere în analiza de regresie, această secțiune continuă și ajută utilizatorii să învețe despre regresia liniară, regresia liniară multiplă și se termină cu regresia logistică.
Odată ce sunteți familiarizat cu toate tipurile de regresii, cursul vă ajută să utilizați modele statistice avansate folosind regresia liniară cu Sklearn, regresia liniară multiplă cu modele statistice.
Apoi continuă să explice alte metode statistice avansate, cum ar fi regresia logistică, analiza clusterelor, gruparea K-Means și diferite tipuri de grupare, cum ar fi Dendrogram.
6. Matematică
Dacă sunteți nou în știința datelor, va trebui să învățați diverse subiecte matematice. În cazul în care nu ați studiat inginerie sau matematică, această secțiune este concepută pentru a vă ajuta să înțelegeți toate conceptele matematice utilizate în știința datelor, cum ar fi Matrice, Scalari, Vectori, Algebră liniară, Tensor și Geometrie.
Secțiunea se termină cu cursul care îi învață pe utilizatori cum să efectueze mai multe operații pe Matrix, cum ar fi adunarea, scăderea și cum să transpună o matrice. De asemenea, vă ajută să rezolvați mai multe erori experimentate la adăugarea unei matrice.
7. Învățare profundă
Ultima secțiune a cursului îi învață pe utilizatori despre Deep Learning. Începe cu un videoclip intitulat „La ce să vă așteptați de la această parte?”, urmat de o introducere în ceea ce sunt rețelele neuronale. Veți învăța, de asemenea, cum să construiți o rețea neuronală simplă folosind NumPy.
De asemenea, veți afla și despre ce face TensorFlow 2.0 și cum să îl utilizați în diverse scopuri.
Apoi continuă cu introducerea rețelelor neuronale profunde. În timpul procesului, veți învăța și cum să instalați Glorot, cunoscut și sub numele de Xavier. Cursul le permite utilizatorilor să se familiarizeze cu preprocesarea și să ajute la clasificarea în setul de date MNIST.
De asemenea, ajută utilizatorii să aplice cunoștințele învățate folosind un exemplu. Secțiunea se încheie cu un rezumat a tot ceea ce ați învățat și o prezentare generală a rețelelor neuronale convoluționale.
8. Studii de caz
Există mai multe studii de caz incluse în curs, inclusiv:
- Preprocesarea „datelor_absenteismului”
- Aplicarea învățării automate pentru a crea „modulul_absenteism”
- Se încarcă „modulul_absenteism”
- Analizarea rezultatelor prezise în Tablou
De stabilire a prețurilor:
Cursul are un preț de aproximativ 120 USD. Luând în considerare conținutul cursului, acesta are un preț rezonabil. Verifică oferta redusă de aici.
Creatorul de conținut, de asemenea oferă o garanție de returnare a banilor de 30 de zile în cazul în care descoperiți că cursul nu este potrivit pentru dvs.
Argumente pro şi contra:
Cursul oferă toate elementele de bază de care veți avea nevoie vreodată pentru a începe să intrați în Data Science. După ce ați urmat acest curs, puteți continua cu ușurință la cursuri avansate de învățare automată și inteligență artificială.
Acesta este cel mai bun curs de bază de care veți avea nevoie vreodată pentru a învăța totul despre știința datelor. Singurul dezavantaj al acestui curs este prețul ridicat al cursului.
Concluzie
Jumătate dintre studenți evaluează cursul cu 5 stele. cursul are o medie de 4.6 stele și peste 366,220 de studenți la momentul scrierii. Este unul dintre cele mai bine vândute cursuri pe Udemy și este dezvoltat ținând cont de faptul că chiar și persoanele fără experiență tehnică pot învăța despre Data Science.
Dacă aștepți cu nerăbdare să lucrezi ca Data scientist și includ diverse abilități, cum ar fi analiza statistică, programarea Python folosind NumPy, SeaBorn etc., Analiza statistică avansată, Tableau și învățarea automată cu modele statistice și Scikit-learn, atunci acest curs este pentru tine.
Una peste alta, acesta este cel mai bun curs Bootcamp de care veți avea nevoie vreodată pentru a învăța tot ce există despre știința datelor.
