Содержание:
Хотя в Интернете доступно множество курсов по науке о данных, поиск подходящего курса, который поможет вам начать, может занять много времени. В этом обзоре мы рассмотрим «Курс по науке о данных 2021: полный учебный курс по науке о данных»Доступно на Udemy.
Если вы не уверены, стоит ли вам покупать этот курс, мы поможем вам решить, взглянув на то, что предлагает этот курс. В этом курсе обучается более 366,220 4.6 студентов, и он имеет рейтинг 5 из 85,719, с более чем XNUMX XNUMX оценками на момент написания.
Курс обновляется каждый год, последний раз он обновлялся в январе 2021 года. Он публикуется на Udemy создателем курса 365 Careers и командой 365 Careers Team. При этом давайте посмотрим, кто такие инструкторы.
Инструктор: Career 365 Team
Преподаватель этого курса - компания 365 Careers. Они являются бестселлером №1 по финансам на платформе. С более чем 1,000,000 210 365 студентов, обучающихся на курсах в более чем XNUMX странах, студенты из различных компаний, таких как Apple и PayPal, использовали курсы команды Career XNUMX.
Что такое наука о данных?
Наука о данных обрабатывает данные из разных источников и использует разные методы, алгоритмы, системы и процессы, чтобы использовать собранную нами информацию и извлечь из нее определенные знания. Данные могут быть структурированными или неструктурированными.
Обычно это связано с машинным обучением, большими данными и интеллектуальным анализом данных. Используя сочетание математики, статистики и информатики, наука о данных нацелена на извлечение полезной информации из огромного количества данных.
Для кого этот курс?
Если вы хотите изучить основы науки о данных и познакомиться со всеми основами науки о данных и продолжить карьеру в этой области, то этот курс для вас. Этот курс познакомит вас со всей терминологией и технологиями, используемыми специалистами по обработке данных.
Он также подходит для людей, которые только начинают изучать основы науки о данных и расширяют свои навыки. Этот курс действует как полный набор инструментов, чтобы стать специалистом по данным.
Что вам понадобится для этого курса?
Вы можете выбрать этот курс, даже если у вас нет технических знаний или знаний в области науки о данных. Однако вам нужно будет установить Anaconda и Microsoft Excel. (Поддерживается Microsoft Excel 2003 и более поздние версии).
Что вы узнаете из этого курса?
- Математические знания, необходимые для машинного обучения
- Выполнение линейной и логистической регрессии на Python
- Использовать NumPy, statsmodels и scikit-learn на Python для создания алгоритмов машинного обучения.
- Улучшайте существующие алгоритмы машинного обучения, изучая различные методы, такие как переоснащение, недостаточное оснащение, проверка, обучение, n-кратная перекрестная проверка, тестирование и способы использования гиперпараметров для повышения производительности.
- Изучение того, как предварительно обрабатывать данные
- Научитесь использовать Python и используйте его для статистического анализа
- Выполните кластерный и факторный анализ
- Применяйте все, что вы узнали, в реальных сценариях
- Использование глубоких нейронных сетей
- Глубокое обучение с использованием TensorFlow
- Программирование на Python с использованием matplotlib, Seaborn, расширенного статистического анализа, машинного обучения с моделями статистики, scikit учиться, и панды.
Теперь, когда мы знаем, что нужно для прохождения этого курса и что он может предложить, давайте рассмотрим содержание «Курса Data Science 2021: Complete Data Science Bootcamp».
Обзор содержания курса Udemy Data Science:
1. Введение в данные и науку о данных
Вы узнаете, что такое наука о данных в теории, и узнаете, почему почти все компании на планете стремятся использовать науку о данных для развития своего бизнеса.
Кроме того, вы узнаете о других вещах, таких как бизнес-интеллект, искусственный интеллект и машинное обучение. Видео под названием «Введение в данные и науку о данных» познакомит вас со всей терминологией и модными словечками, используемыми в этой области.
2. Вероятность
Во втором разделе курса вы познакомитесь со всеми вещами, используемыми специалистами по обработке данных в теории вероятностей, такими как байесовский интерфейс, распределения, комбинатроника, а также со всеми основами теории вероятностей.
Это один из курсов, который включает в себя обучение всем математическим аспектам науки о данных. В последнем подразделе этого раздела вы узнаете о том, как вероятность используется в других областях, таких как статистика, финансы и наука о данных.
3. Статистика
Статистика - важная часть обучения науке о данных. Этот раздел начинается с знакомства с тем, что такое статистика и как вы будете использовать ее в науке о данных, на примерах.
Затем вы переходите к рассмотрению различных частей статистики и изучению расширенной статистики по каждой теме на практических примерах. Этот раздел поможет вам изучить различные вещи, например, описательную статистику и статистику выводов.
Затем он переходит к проверке гипотез и тому, как она используется в науке о данных, на примере.
4. Введение в Python
Python - один из самых гибких языков, который можно использовать во всем, включая анализ данных, общее программирование и машинное обучение. Этот раздел курса начинается с знакомства пользователей с Python и с того, почему вы должны использовать Python и Jupyter.
Это также поможет вам установить эти инструменты и поможет пользователям понять панель инструментов Jupyter. В последнем подразделе рассматриваются предпосылки для кодирования на Jupyter и знакомство с интерфейсом.
Затем вы узнаете о нескольких типах данных, доступных в Python, и о том, как использовать переменные. В следующей части используется базовый синтаксис Python, за которым следуют расширенные операторы Python. Вы также узнаете об условных операторах, функциях, последовательностях и итерациях.
Раздел заканчивается знакомством пользователей с Advanced Python Tools. Вы узнаете, что такое OOPS, как использовать модули и пакеты. Пользователи также узнают о стандартной библиотеке Python и о том, как импортировать модули в Python.
5. Расширенные статистические методы в Python
Начиная с введения в регрессионный анализ, этот раздел продолжается и помогает пользователям узнать о линейной регрессии, множественной линейной регрессии и заканчивается логистической регрессией.
После того, как вы познакомитесь со всеми типами регрессий, курс поможет вам использовать расширенные статистические модели с использованием линейной регрессии с помощью Sklearn, множественной линейной регрессии с моделями статистики.
Затем он переходит к объяснению других передовых статистических методов, таких как логистическая регрессия, кластерный анализ, кластеризация K-средних, а также различные типы кластеризации, такие как дендрограмма.
6. Математика
Если вы новичок в науке о данных, вам нужно будет изучить различные математические темы. Если вы не изучали инженерию или математику, этот раздел разработан, чтобы помочь вам понять все математические концепции, используемые в науке о данных, такие как матрица, скаляры, векторы, линейная алгебра, тензор и геометрия.
Раздел заканчивается курсом, который обучает пользователей тому, как выполнять несколько операций с матрицей, например сложение, вычитание и транспонировать матрицу. Это также поможет вам устранить несколько ошибок, возникающих при добавлении матрицы.
7. Глубокое обучение
Последний раздел курса знакомит пользователей с глубоким обучением. Он начинается с видео под названием «Чего ожидать от этой части?», За которым следует введение в то, что такое нейронные сети. Вы также узнаете, как построить простую нейронную сеть с помощью NumPy.
Кроме того, вы также узнаете о том, что делает TensorFlow 2.0 и как его использовать для различных целей.
Затем начинается внедрение глубоких нейронных сетей. В процессе вы также узнаете, как установить Glorot, также известный как Xavier. Курс позволяет пользователям познакомиться с предварительной обработкой и помочь в классификации по набору данных MNIST.
Это также помогает пользователям применять полученные знания на примере. Раздел заканчивается резюме всего, что вы узнали, и обзором сверточных нейронных сетей.
8. Тематические исследования
В курс включены несколько тематических исследований, в том числе:
- Предварительная обработка «Absenteeism_data»
- Применение машинного обучения для создания «Absenteeism_module»
- Загрузка «Absenteeism_module»
- Анализ прогнозируемых результатов в Живая картина
Цены:
Стоимость курса составляет примерно 120 долларов. Принимая во внимание содержание курса, он имеет разумную цену. Проверьте предложение со скидкой здесь.
Создатель контента также предлагает 30-дневную гарантию возврата денег на случай, если вы обнаружите, что курс вам не подходит.
Плюсы и минусы:
Курс предлагает все основы, которые вам когда-либо понадобятся, чтобы начать заниматься наукой о данных. После прохождения этого курса вы можете легко перейти к углубленным курсам машинного обучения и искусственного интеллекта.
Это лучший базовый курс, который вам когда-либо понадобится, чтобы узнать все о науке о данных. Единственный недостаток этого курса - высокая цена.
Заключение
Половина студентов оценивают курс на 5 звезд. у курса в среднем 4.6 звезды и более 366,220 XNUMX студентов на момент написания. Это один из самых продаваемых курсов на Udemy, который разработан с учетом того, что даже люди без какого-либо технического опыта могут узнать о Data Science.
Этот курс для вас.
В общем, это лучший курс Bootcamp, который вам когда-либо понадобится, чтобы узнать все, что есть о науке о данных.
