Садржај
Иако постоји много курсева из науке о подацима доступних на интернету, проналажење правог курса који ће вам помоћи да започнете може бити дуготрајан процес. У овом прегледу ћемо погледати „Курс науке о подацима 2021: Комплетан камп за науку о подацима” доступно на Удеми.
Ако нисте сигурни да ли треба да купите овај курс или не, помоћи ћемо вам да одлучите тако што ћемо погледати шта овај курс нуди. Са више од 366,220 студената уписаних на овај курс и има оцену 4.6 од 5, са више од 85,719 оцена у време писања.
Курс се ажурира сваке године, последњи пут је ажуриран у јануару 2021. На Удемију га објављују креатор курса 365 Цареерс и 365 Цареерс Теам. С обзиром на то, хајде да погледамо ко су инструктори.
Инструктор: Цареер 365 Теам
Инструктор овог курса је компанија под називом 365 Цареерс. Они су број 1 најпродаванији курсеви везани за финансије на платформи. Са више од 1,000,000 студената уписаних на њихове курсеве у више од 210 земаља, студенти из различитих компанија као што су Аппле и ПаиПал користили су курсеве Цареер 365 тима.
Шта је наука о подацима?
Наука о подацима отежава податке из различитих извора и користи различите методе, алгоритме, системе и процесе како би искористила информације које смо прикупили и из њих стекла одређена знања. Подаци могу бити структурирани или неструктурирани.
Обично се повезује са машинским учењем, великим подацима и рударењем података. Користећи комбинацију математике, статистике и рачунарства, наука о подацима има за циљ да извуче корисне информације из огромне количине података.
Коме је намењен овај курс?
Ако желите да научите основе науке о подацима и да се упознате са свим основама науке о подацима и желите да наставите каријеру у овој области, онда је овај курс за вас. Овај курс ће вас провести кроз све терминологије и технологије које користе научници података.
Такође је погодан за људе који тек почињу са основама науке о подацима и повећавају своје вештине. Овај курс делује као комплетан алат како бисте постали научник података.
Шта ће вам требати за овај курс?
Можете се одлучити за овај курс чак и ако немате техничко знање или знање о науци о подацима. Међутим, мораћете да инсталирате Анацонда и да имате инсталиран Мицрософт Екцел. (Мицрософт екцел 2003 и новије верзије су подржане).
Шта ћете научити из овог курса?
- Математичко знање потребно за машинско учење
- Извршите линеарне и логистичке регресије у Питхон-у
- Искористи НумПи, статсмоделс и сцикит-леарн у Питхон-у за креирање алгоритама за машинско учење
- Побољшајте постојеће алгоритме МЛ проучавањем различитих техника као што су преоптерећење, недовољно опремање, валидација, обука, н-струка унакрсна валидација, тестирање и како да користите хиперпараметре за побољшање перформанси.
- Научите како унапред обрадити податке
- Научите да користите Питхон и користите га за статистичку анализу
- Извршите кластерску и факторску анализу
- Примените све што сте научили у сценаријима из стварног живота
- Коришћење дубоких неуронских мрежа
- Дубоко учење помоћу ТенсорФлов-а
- Питхон програмирање користећи матплотлиб, Сеаборн, напредну статистичку анализу, машинско учење са статистичким моделима, сцикит-леарн, и панде.
Сада када знамо шта је потребно за похађање овог курса и шта он има да понуди, погледајмо садржај „Курса науке о подацима 2021: Комплетан камп за обуку о науци о подацима“.
Преглед садржаја курса науке о подацима Удеми:
1. Увод у податке и науку о подацима
Научићете шта је наука о подацима у теорији и сазнаћете зашто се скоро свако предузеће на планети радује коришћењу науке о подацима како би унапредило своје пословање.
Штавише, научићете о другим стварима као што су пословна интелигенција, вештачка интелигенција и машинско учење. Видео под називом „Увод у податке и науку о подацима“ ће вас упознати са свим терминологијама и популарним речима које се користе у овој области.
2. Вероватноћа
Други део курса води вас кроз све ствари које користе научници података у области вероватноће, као што су Бајесов интерфејс, дистрибуције, комбинатроника, заједно са свим основама вероватноће.
То је један од курсева који укључује подучавање свих математичких аспеката науке о подацима. У последњем пододељку овог одељка сазнаћете о томе како се вероватноћа користи у другим областима као што су статистика, финансије и науке о подацима.
КСНУМКС. Статистика
Статистика је велики део учења науке о подацима. Овај одељак почиње увођењем шта је статистика и како ћете је користити у науци о подацима користећи примере.
Затим настављате да покривате различите делове статистике и научите напредне статистике са сваком темом користећи практичне примере. Постоје разне ствари које ће вам овај одељак помоћи да научите, као што су дескриптивна статистика и инференцијална статистика.
Затим се прелази на тестирање хипотеза и како се користи у науци о подацима користећи пример.
4. Увод у Питхон
Питхон је један од најфлексибилнијих језика који се може користити у свему и свачему, укључујући науку о подацима, опште програмирање и машинско учење. Овај део курса почиње упознавањем корисника са Питхон-ом и зашто би требало да користите Питхон и Јупитер.
Такође ће вам помоћи да инсталирате ове алате и помоћи корисницима да разумеју Јупитер контролну таблу. Последњи пододељак се бави предусловима за кодирање у Јупитер-у и упознавањем са интерфејсом.
Затим ћете научити о неколико типова података доступних у Питхон-у и о томе како можете да користите променљиве. Следећи део укључује коришћење основне Питхон синтаксе праћене напредним Питхон операторима. Такође ћете научити о условним изјавама, функцијама, секвенцама и итерацијама.
Одељак се завршава упознавањем корисника са напредним Питхон алатима. Научићете шта је ООПС, како да користите модуле и пакете. Корисници ће такође научити о Стандардној Питхон библиотеци и како да увезу модуле у Питхон.
5. Напредне статистичке методе у Питхон-у
Почевши од увода у регресиону анализу, овај одељак се наставља и помаже корисницима да науче о линеарној регресији, вишеструкој линеарној регресији и завршава се логистичком регресијом.
Када се упознате са свим врстама регресија, курс вам помаже како да користите напредне статистичке моделе користећи линеарну регресију са Склеарном, вишеструку линеарну регресију са моделима статистике.
Затим наставља са објашњењем других напредних статистичких метода као што су логистичка регресија, анализа кластера, груписање К-средстава и различите врсте груписања као што је Дендрограм.
6. Математика
Ако сте нови у науци о подацима, мораћете да научите различите математичке теме. У случају да нисте студирали инжењеринг или математику, овај одељак је дизајниран да вам помогне да разумете све математичке концепте који се користе у науци о подацима као што су матрица, скалари, вектори, линеарна алгебра, тензор и геометрија.
Одељак се завршава курсом који учи кориснике како да изврше неколико операција на матрици као што су сабирање, одузимање и како да транспонују матрицу. Такође вам помаже да решите неколико грешака насталих приликом додавања матрице.
7. Дубоко учење
Последњи део курса подучава кориснике о дубоком учењу. Почиње видео снимком под називом „Шта очекивати од овог дела?“, након чега следи увод у то шта су неуронске мреже. Такође ћете научити како да направите једноставну неуронску мрежу користећи НумПи.
Такође, научићете шта ради ТенсорФлов 2.0 и како да га користите у различите сврхе.
Затим се наставља са увођењем дубоких неуронских мрежа. Током процеса, такође ћете научити како да инсталирате Глорот, такође познат као Ксавиер. Курс омогућава корисницима да се упознају са претходном обрадом и помаже у класификацији на МНИСТ скупу података.
Такође помаже корисницима да примене научено знање користећи пример. Одељак се завршава резимеом свега што сте научили и прегледом конволуционих неуронских мрежа.
8. Студије случаја
Постоји неколико студија случаја укључених у курс укључујући:
- Претходна обрада „података о одсуству“
- Примена машинског учења за креирање „модула_изостајања“
- Учитавање „модула_одсуства“
- Анализирајући предвиђене резултате у Таблеау
Цене:
Цена курса је око 120 долара. Узимајући у обзир садржај курса, цена је разумна. Овде проверите понуду са попустом.
Креатор садржаја такође нуди 30-дневну гаранцију поврата новца у случају да откријете да курс није прави за вас.
За и против:
Курс нуди све основе које ће вам икада требати да почнете да се бавите науком о подацима. Након похађања овог курса, лако можете наставити са напредним курсевима машинског учења и вештачке интелигенције.
Ово је најбољи основни курс који ће вам икада требати да научите све о науци о подацима. Једина мана овог курса је висока цена курса.
Zakljucak
Са половина студената који су курс оценили са 5 звездица. курс има у просеку 4.6 звездица и преко 366,220 студената у време писања. То је један од најпродаванијих курсева на Удеми-у и развијен је имајући на уму да чак и људи без икаквог техничког искуства могу научити о Дата Сциенце.
Ако се радујете што ћете радити као научник података и укључујете различите вештине као што су статистичка анализа, Питхон програмирање користећи НумПи, СеаБорн, итд., Напредна статистичка анализа, Таблеау и машинско учење са статистичким моделима и Сцикит-леарн, онда овај курс је за тебе.
Све у свему, ово је најбољи Боотцамп курс који ће вам икада требати да научите све што постоји о науци о подацима.
