Innehåll
Även om det finns många datavetenskapskurser tillgängliga på internet, kan det vara en tidskrävande process att hitta rätt kurs som hjälper dig att komma igång. I denna recension kommer vi att ta en titt på "Data Science Course 2021: Komplett Data Science Bootcamp” tillgänglig på Udemy.
Om du är osäker på om du ska köpa den här kursen eller inte, hjälper vi dig att bestämma genom att ta en titt på vad den här kursen erbjuder. Med mer än 366,220 4.6 studenter inskrivna i den här kursen och den har ett betyg på 5 av 85,719, med mer än XNUMX XNUMX betyg i skrivande stund.
Kursen uppdateras varje år, den uppdaterades senast i januari 2021. Den publiceras på Udemy av kursskaparen 365 Careers och 365 Careers Team. Med det sagt, låt oss ta en titt på vilka instruktörerna är.
Instruktör: Career 365 Team
Instruktören för denna kurs är ett företag som heter 365 Careers. De är #1 bästsäljaren av finansrelaterade kurser på plattformen. Med mer än 1,000,000 210 365 studenter inskrivna på sina kurser i mer än XNUMX länder, har studenter från olika företag som Apple och PayPal använt kurser från Career XNUMX Team.
Vad är datavetenskap?
Data Science förvärrar data från olika källor och använder olika metoder, algoritmer, system och processer för att använda den information vi samlat in och få lite kunskap från den. Uppgifterna kan antingen vara strukturerade eller ostrukturerade.
Det är vanligtvis förknippat med maskininlärning, big data och data mining. Genom att använda en kombination av matematik, statistik och datavetenskap syftar datavetenskap till att extrahera användbar information från en enorm mängd data.
Vem är den här kursen för?
Om du vill lära dig grunderna i datavetenskap och bekanta dig med alla grunderna inom datavetenskap och vill göra en karriär inom området, då är den här kursen för dig. Den här kursen tar dig igenom alla terminologier och tekniker som används av datavetare.
Det är också lämpligt för personer som precis har börjat med grunderna inom datavetenskap och skala upp sina färdigheter. Denna kurs fungerar som en komplett verktygslåda för att bli datavetare.
Vad behöver du för den här kursen?
Du kan välja den här kursen även om du inte har någon teknisk expertis eller kunskap om datavetenskap. Du måste dock installera Anaconda och ha Microsoft Excel installerat. (Microsoft excel 2003 och senare stöds).
Vad kommer du att lära dig av den här kursen?
- Matematiska kunskaper krävs för maskininlärning
- Utför linjära och logistiska regressioner i Python
- Använda numpy, statsmodeller och scikit-learn i Python för att skapa maskininlärningsalgoritmer
- Förbättra befintliga ML-algoritmer genom att studera olika tekniker som överanpassning, underanpassning, validering, träning, n-faldig korsvalidering, testning och hur man använder hyperparametrar för att förbättra prestandan.
- Lär dig hur man förbearbetar data
- Lär dig att använda Python och använd den för statistisk analys
- Utför kluster- och faktoranalys
- Tillämpa allt du har lärt dig i verkliga scenarier
- Använder djupa neurala nätverk
- Deep Learning med TensorFlow
- Python-programmering med matplotlib, Seaborn, avancerad statistisk analys, maskininlärning med statistikmodeller, scikit lära, och pandor.
Nu när vi vet vad som krävs för att ta den här kursen och vad den har att erbjuda, låt oss granska innehållet i "The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp".
Udemy Data Science Kursinnehållsgranskning:
1. Introduktion till data- och datavetenskap
Du kommer att lära dig om vad datavetenskap är i teorin och lära dig varför nästan alla företag på planeten ser fram emot att använda datavetenskap för att öka sin verksamhet.
Dessutom kommer du att lära dig om andra saker som affärsintelligens, artificiell intelligens och maskininlärning. Videon med titeln "Introduktion till data- och datavetenskap" kommer att göra dig bekant med alla terminologier och modeord som används inom området.
2. Sannolikhet
Den andra delen av kursen tar dig igenom allt som används av datavetare inom sannolikhet som Bayesian Interface, Distributions, Combinatronics tillsammans med alla grunderna för sannolikhet.
Det är en av kurserna som inkluderar undervisning i alla matematiska aspekter av datavetenskap. I det sista underavsnittet av detta avsnitt kommer du att lära dig om hur sannolikhet används inom andra områden som statistik, ekonomi och datavetenskap.
3. Statistik
Statistik är en stor del av att lära sig datavetenskap. Det här avsnittet börjar med att introducera vad statistik är och hur du kommer att använda den inom datavetenskap genom att använda exempel.
Du fortsätter sedan med att täcka olika delar av statistiken och lära dig avancerad statistik för varje ämne med hjälp av praktiska exempel. Det finns olika saker som det här avsnittet hjälper dig att lära dig, till exempel beskrivande statistik och slutsatsstatistik.
Det går sedan vidare till hypotestestning och hur det används inom datavetenskap med hjälp av ett exempel.
4. Introduktion till Python
Python är ett av de mest flexibla språken som kan användas i allt och allt inklusive datavetenskap, allmän programmering och maskininlärning. Det här avsnittet av kursen börjar med att introducera användare till Python och varför du bör använda Python och Jupyter.
Det kommer också att hjälpa dig att installera dessa verktyg och hjälpa användare att förstå Jupyters instrumentpanel. Det sista underavsnittet behandlar förutsättningarna för kodning i Jupyter och bekanta dig med gränssnittet.
Du kommer sedan att lära dig om de olika datatyperna som finns tillgängliga i Python och hur du kan använda variabler. Nästa del handlar om att använda grundläggande Python-syntax följt av avancerade Python-operatorer. Du kommer också att lära dig om villkorliga uttalanden, funktioner, sekvenser och iterationer.
Avsnittet avslutas med att introducera användare till avancerade Python-verktyg. Du kommer att lära dig vad OOPS är, hur du använder moduler och paket. Användare kommer också att lära sig om Standard Python Library och hur man importerar moduler i Python.
5. Avancerade statistiska metoder i Python
Börjar med en introduktion till regressionsanalys, det här avsnittet fortsätter och hjälper användare att lära sig om linjär regression, multipel linjär regression och slutar med logistisk regression.
När du väl är bekant med alla typer av regressioner, hjälper kursen dig hur du använder avancerade statistiska modeller med linjär regression med Sklearn, multipel linjär regression med statistikmodeller.
Den fortsätter sedan med att förklara andra avancerade statistiska metoder som logistikregression, klusteranalys, K-Means-klustring och olika typer av klustring som Dendrogram.
6. Matematik
Om du är ny inom datavetenskap måste du lära dig olika matematiska ämnen. Om du inte har studerat teknik eller matematik är det här avsnittet utformat för att hjälpa dig att förstå alla matematiska begrepp som används inom datavetenskap som matris, skalärer, vektorer, linjär algebra, tensor och geometri.
Avsnittet avslutas med att kursen lär användarna hur man utför flera operationer på matris som addition, subtraktion och hur man transponerar en matris. Det hjälper dig också att lösa de många fel som uppstår när du lägger till en matris.
7. Djupt lärande
Den sista delen av kursen lär användarna om Deep Learning. Det börjar med en video med titeln "Vad kan du förvänta dig av den här delen?", följt av en introduktion till vad neurala nätverk är. Du kommer också att lära dig hur du bygger ett enkelt neuralt nätverk med hjälp av NumPy.
Du kommer också att lära dig om vad TensorFlow 2.0 gör och hur du använder det för olika ändamål.
Det fortsätter sedan med introduktionen av Deep Neural Networks. Under processen kommer du också att lära dig hur du installerar Glorot, även känd som Xavier. Kursen låter användare bekanta sig med Preprocessing och hjälpa till att klassificera i MNIST Dataset.
Det hjälper också användare att tillämpa kunskapen som lärts med hjälp av ett exempel. Avsnittet avslutas med en sammanfattning av allt du har lärt dig och en översikt över Convolutional Neural Networks.
8. Fallstudier
Det finns flera fallstudier som ingår i kursen, inklusive:
- Förbearbetar "Frånvaro_data"
- Tillämpa maskininlärning för att skapa "Absenteeism_module"
- Laddar "Frånvaro_modulen"
- Analysera de förutspådda utgångarna Tableau
Prissättning:
Kursen kostar cirka 120 USD. Med tanke på kursens innehåll är den rimligt prissatt. Kolla det rabatterade erbjudandet här.
Innehållsskaparen också erbjuder en 30-dagars pengarna tillbaka-garanti om du upptäcker att kursen inte är rätt för dig.
För-och nackdelar:
Kursen erbjuder alla grunder som du någonsin kommer att behöva för att komma igång med datavetenskap. Efter att ha tagit den här kursen kan du enkelt gå vidare till avancerade kurser i maskininlärning och artificiell intelligens.
Detta är den bästa grundkursen du någonsin kommer att behöva för att lära dig allt om datavetenskap. Den enda nackdelen med denna kurs är kursens höga pris.
Slutsats
Hälften av eleverna betygsätter kursen som 5 stjärnor. kursen har i snitt 4.6 stjärnor och över 366,220 XNUMX studenter i skrivande stund. Det är en av de mest sålda kurserna på Udemy och har utvecklats med tanke på att även personer utan någon teknisk erfarenhet kan lära sig om Data Science.
Om du ser fram emot att arbeta som datavetare och inkluderar olika färdigheter som statistisk analys, Python-programmering med NumPy, SeaBorn, etc., Advanced Statistical Analysis, Tableau och Machine Learning med statistikmodeller och Scikit-learn, då är den här kursen är för dig.
Sammantaget är detta den bästa Bootcamp-kursen du någonsin kommer att behöva för att lära dig allt som finns om datavetenskap.
