เนื้อหา
แม้ว่าจะมีหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากบนอินเทอร์เน็ต แต่การค้นหาหลักสูตรที่เหมาะสมที่จะช่วยคุณในการเริ่มต้นอาจเป็นกระบวนการที่ต้องใช้เวลามาก ในรีวิวนี้เราจะมาดูกันว่า “หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล 2021: วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สมบูรณ์ Bootcamp” มีอยู่ใน Udemy
หากคุณไม่แน่ใจว่าควรซื้อหลักสูตรนี้หรือไม่ เราจะช่วยคุณตัดสินใจโดยพิจารณาว่าหลักสูตรนี้มีอะไรบ้าง ด้วยนักศึกษามากกว่า 366,220 คนที่ลงทะเบียนในหลักสูตรนี้ & มีคะแนน 4.6 จาก 5 โดยมีคะแนนมากกว่า 85,719 ในขณะที่เขียน
หลักสูตรมีการอัปเดตทุกปี โดยมีการอัปเดตครั้งล่าสุดในเดือนมกราคมปี 2021 โดยเผยแพร่บน Udemy โดยผู้สร้างหลักสูตร 365 Careers และทีม 365 Careers ถ้าอย่างนั้นเรามาดูกันดีกว่าว่าใครเป็นผู้สอน
ผู้สอน: Career 365 Team
ผู้สอนรายวิชานี้คือบริษัท 365 Careers พวกเขาเป็นผู้ขายที่ดีที่สุดอันดับ 1 ของหลักสูตรที่เกี่ยวข้องกับการเงินบนแพลตฟอร์ม ด้วยจำนวนนักศึกษามากกว่า 1,000,000 คนที่ลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรของตนในกว่า 210 ประเทศ นักศึกษาจากบริษัทต่างๆ เช่น Apple และ PayPal ได้ใช้หลักสูตรต่างๆ ของ Career 365 Team
วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร
Data Science ทำให้ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ แย่ลง โดยใช้วิธีการ อัลกอริธึม ระบบ และกระบวนการต่างๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เรารวบรวมและได้รับความรู้บางส่วนจากข้อมูลดังกล่าว ข้อมูลสามารถมีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง
มักเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลขนาดใหญ่ และการทำเหมืองข้อมูล การใช้คณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ร่วมกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีวัตถุประสงค์เพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมหาศาล
หลักสูตรนี้มีไว้เพื่อใคร?
หากคุณต้องการเรียนรู้พื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและทำความคุ้นเคยกับพื้นฐานทั้งหมดของ Data Science และต้องการประกอบอาชีพในสาขานี้ หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับคุณ หลักสูตรนี้จะนำคุณผ่านคำศัพท์และเทคโนโลยีทั้งหมดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้
นอกจากนี้ยังเหมาะสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้นกับพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและขยายทักษะของพวกเขา หลักสูตรนี้ทำหน้าที่เป็นกล่องเครื่องมือที่สมบูรณ์เพื่อที่จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
สิ่งที่คุณต้องการสำหรับหลักสูตรนี้?
คุณสามารถเลือกเรียนหลักสูตรนี้ได้ แม้ว่าคุณจะไม่มีความชำนาญด้านเทคนิคหรือความรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็ตาม อย่างไรก็ตาม คุณจะต้องติดตั้ง Anaconda และติดตั้ง Microsoft Excel (รองรับ Microsoft excel 2003 และใหม่กว่า)
คุณจะได้เรียนรู้อะไรจากหลักสูตรนี้
- ความรู้ทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
- ทำการถดถอยเชิงเส้นและโลจิสติกใน Python
- ใช้ประโยชน์จาก นำพาย, statsmodels และ scikit-learn ใน Python เพื่อสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
- ปรับปรุงอัลกอริธึม ML ที่มีอยู่โดยศึกษาเทคนิคต่างๆ เช่น overfitting, underfitting, validation, training, n-fold cross-validation, การทดสอบ และวิธีการใช้ไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ
- เรียนรู้วิธีประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
- เรียนรู้การใช้ Python และใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ
- ดำเนินการวิเคราะห์คลัสเตอร์และปัจจัย
- ใช้สิ่งที่คุณได้เรียนรู้ในสถานการณ์จริง
- การใช้โครงข่ายประสาทเทียมลึก
- การเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ TensorFlow
- การเขียนโปรแกรม Python โดยใช้ matplotlib, Seaborn, การวิเคราะห์ทางสถิติขั้นสูง, การเรียนรู้ของเครื่องด้วยแบบจำลองสถิติ, scikit เรียนรู้และแพนด้า
ตอนนี้เรารู้แล้วว่าอะไรจำเป็นสำหรับหลักสูตรนี้และสิ่งที่ต้องนำเสนอ ให้เราทบทวนเนื้อหาของ “The Data Science Course 2021: Complete Data Science Bootcamp”
การทบทวนเนื้อหาหลักสูตร Udemy Data Science:
1. ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล
คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลในทางทฤษฎี และเรียนรู้ว่าเหตุใดธุรกิจเกือบทุกแห่งบนโลกใบนี้จึงตั้งตารอที่จะใช้ประโยชน์จากวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อส่งเสริมธุรกิจของตน
นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับสิ่งอื่น ๆ เช่น ระบบธุรกิจอัจฉริยะ ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง วิดีโอชื่อ “Introduction to data and data science” จะทำให้คุณคุ้นเคยกับคำศัพท์และคำศัพท์ที่ใช้ในภาคสนาม
2. ความน่าจะเป็น
ส่วนที่สองของหลักสูตรจะนำคุณผ่านทุกสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ในความน่าจะเป็น เช่น Bayesian Interface, Distributions, Combinatronics พร้อมกับพื้นฐานทั้งหมดของความน่าจะเป็น
เป็นหนึ่งในหลักสูตรที่รวมการสอนทุกแง่มุมทางคณิตศาสตร์ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในส่วนย่อยสุดท้ายของส่วนนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการใช้ความน่าจะเป็นในด้านอื่นๆ เช่น สถิติ การเงิน และวิทยาศาสตร์ข้อมูล
3 สถิติ
สถิติเป็นส่วนสำคัญของการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล ส่วนนี้เริ่มต้นด้วยการแนะนำว่าสถิติคืออะไรและคุณจะนำไปใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างไรโดยใช้ตัวอย่าง
จากนั้นคุณจะครอบคลุมส่วนต่างๆ ของสถิติและเรียนรู้สถิติขั้นสูงกับทุกหัวข้อโดยใช้ตัวอย่างที่ใช้งานได้จริง มีหลายสิ่งที่ส่วนนี้จะช่วยให้คุณเรียนรู้ เช่น สถิติเชิงพรรณนาและสถิติอนุมาน
จากนั้นไปที่การทดสอบสมมติฐานและวิธีการใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยใช้ตัวอย่าง
4. รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Python
Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ยืดหยุ่นที่สุดที่สามารถใช้ได้ในทุกสิ่งและทุกอย่าง รวมถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเขียนโปรแกรมทั่วไป และการเรียนรู้ของเครื่อง หลักสูตรส่วนนี้เริ่มต้นด้วยการแนะนำผู้ใช้ให้รู้จักกับ Python และเหตุใดคุณจึงควรใช้ Python และ Jupyter
นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณติดตั้งเครื่องมือเหล่านี้และช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจแดชบอร์ดของ Jupyter ส่วนย่อยสุดท้ายเกี่ยวข้องกับข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการเข้ารหัสใน Jupyter และทำความคุ้นเคยกับอินเทอร์เฟซ
จากนั้น คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับประเภทข้อมูลต่างๆ ที่มีอยู่ใน Python และวิธีที่คุณสามารถใช้ตัวแปรได้ ส่วนต่อไปเกี่ยวข้องกับการใช้ Python Syntax พื้นฐาน ตามด้วย Python Operators ขั้นสูง คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับคำสั่งแบบมีเงื่อนไข ฟังก์ชัน ลำดับ และการวนซ้ำ
ส่วนนี้จะจบลงด้วยการแนะนำผู้ใช้ให้รู้จักกับเครื่องมือ Python ขั้นสูง คุณจะได้เรียนรู้ว่า OOPS คืออะไร วิธีใช้โมดูลและแพ็คเกจ ผู้ใช้จะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Standard Python Library และวิธีการนำเข้าโมดูลใน Python
5. วิธีการทางสถิติขั้นสูงใน Python
เริ่มต้นด้วยบทนำสู่การวิเคราะห์การถดถอย ส่วนนี้จะดำเนินต่อไปและช่วยให้ผู้ใช้เรียนรู้เกี่ยวกับการถดถอยเชิงเส้น การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ และจบลงด้วยการถดถอยโลจิสติก
เมื่อคุณคุ้นเคยกับการถดถอยทุกประเภทแล้ว หลักสูตรนี้จะช่วยคุณในการใช้แบบจำลองทางสถิติขั้นสูงโดยใช้การถดถอยเชิงเส้นกับ Sklearn การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณด้วยตัวแบบสถิติ
จากนั้นจะอธิบายวิธีการทางสถิติขั้นสูงอื่นๆ เช่น การถดถอยลอจิสติกส์ การวิเคราะห์คลัสเตอร์ K-Means Clustering และการจัดกลุ่มประเภทต่างๆ เช่น Dendrogram
6. คณิตศาสตร์
หากคุณยังใหม่ต่อวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะต้องเรียนรู้หัวข้อทางคณิตศาสตร์ต่างๆ ในกรณีที่คุณไม่ได้เรียนวิศวกรรมศาสตร์หรือคณิตศาสตร์ ส่วนนี้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดทางคณิตศาสตร์ทั้งหมดที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น เมทริกซ์ สเกลาร์ เวกเตอร์ พีชคณิตเชิงเส้น เทนเซอร์ และเรขาคณิต
ส่วนนี้จะจบลงด้วยหลักสูตรที่สอนผู้ใช้ถึงวิธีดำเนินการหลายอย่างในเมทริกซ์ เช่น การบวก การลบ และวิธีย้ายเมทริกซ์ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณแก้ไขข้อผิดพลาดต่างๆ ที่เกิดขึ้นเมื่อเพิ่มเมทริกซ์
7. การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
ส่วนสุดท้ายของหลักสูตรจะสอนผู้ใช้เกี่ยวกับ Deep Learning เริ่มต้นด้วยวิดีโอชื่อ "คาดหวังอะไรจากส่วนนี้" ตามด้วยการแนะนำว่า Neural Networks คืออะไร คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้าง Neural Network อย่างง่ายโดยใช้ NumPy
นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับสิ่งที่ TensorFlow 2.0 ทำ และวิธีใช้งานเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ
จากนั้นจึงดำเนินการเปิดตัว Deep Neural Networks ในระหว่างกระบวนการ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการติดตั้ง Glorot หรือที่เรียกว่า Xavier หลักสูตรนี้ช่วยให้ผู้ใช้คุ้นเคยกับการประมวลผลล่วงหน้าและช่วยจำแนกชุดข้อมูล MNIST
นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถนำความรู้ที่เรียนรู้โดยใช้ตัวอย่าง ส่วนนี้จะจบลงด้วยบทสรุปของสิ่งที่คุณได้เรียนรู้และภาพรวมของ Convolutional Neural Networks
8. กรณีศึกษา
มีกรณีศึกษาหลายกรณีรวมอยู่ในหลักสูตร ได้แก่ :
- การประมวลผลล่วงหน้า "Absenteeism_data"
- การใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้าง “Absenteeism_module”
- กำลังโหลด "Absenteeism_module"
- การวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่คาดการณ์ใน ฉาก
ราคา:
ราคาหลักสูตรอยู่ที่ประมาณ 120 เหรียญ โดยคำนึงถึงเนื้อหาของหลักสูตรเป็นราคาที่สมเหตุสมผล ตรวจสอบข้อเสนอส่วนลดจากที่นี่.
ผู้สร้างเนื้อหาด้วย เสนอการรับประกันคืนเงินภายใน 30 วัน ในกรณีที่คุณพบว่าหลักสูตรไม่เหมาะกับคุณ
ข้อดีและข้อเสีย:
หลักสูตรนี้มีพื้นฐานทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการเริ่มต้นเข้าสู่ Data Science หลังจากเรียนหลักสูตรนี้แล้ว คุณสามารถเรียนหลักสูตร Machine Learning และ Artificial Intelligence ขั้นสูงได้อย่างง่ายดาย
นี่คือหลักสูตรพื้นฐานที่ดีที่สุดที่คุณจะต้องเรียนรู้ทุกอย่างเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ข้อเสียเพียงอย่างเดียวของหลักสูตรนี้คือราคาสูงของหลักสูตร
สรุป
โดยครึ่งหนึ่งของนักเรียนให้คะแนนหลักสูตรนี้เป็น 5 ดาว หลักสูตรนี้มีค่าเฉลี่ย 4.6 ดาวและมากกว่า 366,220 นักเรียนในขณะที่เขียน เป็นหนึ่งในหลักสูตรที่ขายดีที่สุดใน Udemy และได้รับการพัฒนาโดยคำนึงถึงว่าแม้แต่ผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ด้านเทคนิคก็สามารถเรียนรู้เกี่ยวกับ Data Science ได้
หากคุณกำลังรอคอยที่จะทำงานเป็น Data Scientist และมีทักษะที่หลากหลาย เช่น Statistical Analysis, Python programming using NumPy, SeaBorn, etc., Advanced Statistical Analysis, Tableau และ Machine Learning ด้วย stats models และ Scikit-learn หลักสูตรนี้ สำหรับคุณ.
สรุปแล้วนี่คือหลักสูตร Bootcamp ที่ดีที่สุดที่คุณจะต้องเรียนรู้ทุกอย่างที่มีเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
