зміст
Хоча в Інтернеті є багато курсів з вивчення даних, пошук правильного курсу, який допоможе вам розпочати роботу, може зайняти багато часу. У цьому огляді ми розглянемо "Курс науки про дані 2021: Повний завантажувальний табір науки про дані”Доступно на Udemy.
Якщо ви не впевнені, чи варто вам купувати цей курс, ми допоможемо вам вирішити, подивившись, що пропонує цей курс. У цьому курсі навчається більше 366,220 4.6 студентів, і він має рейтинг 5 з 85,719, а на момент написання - понад XNUMX XNUMX оцінок.
Курс оновлюється щороку, востаннє оновлено у січні 2021 року. Він публікується на Udemy авторами курсу 365 Careers та командою 365 Careers. Враховуючи це, давайте подивимося, хто такі інструктори.
Викладач: команда Career 365
Викладачем цього курсу є компанія під назвою 365 Careers. Вони є найкращим продавцем фінансових курсів на платформі. З більш ніж 1 1,000,000 210 студентів, які навчаються на курсах у більш ніж 365 країнах, студенти з різних компаній, таких як Apple та PayPal, користуються курсами команди Career XNUMX.
Що таке наука даних?
Наука про дані поглиблює дані з різних джерел і використовує різні методи, алгоритми, системи та процеси, щоб використати зібрану нами інформацію та отримати з неї певні знання. Дані можуть бути структурованими або неструктурованими.
Зазвичай це асоціюється з машинним навчанням, великими даними та видобутком даних. Використовуючи поєднання математики, статистики та інформатики, наука даних спрямована на вилучення корисної інформації з величезної кількості даних.
Для кого цей курс?
Якщо ви хочете вивчити основи науки про дані та ознайомитися з усіма основами науки про дані та бажаєте продовжити кар’єру у цій галузі, то цей курс для вас. Цей курс ознайомить вас з усіма термінологіями та технологіями, які використовуються вченими з даних.
Він також підходить для людей, які тільки починають вивчати основи науки про дані та розширюють свої навички. Цей курс діє як повний набір інструментів, щоб стати вченим з даних.
Що вам знадобиться для цього курсу?
Ви можете обрати цей курс, навіть якщо у вас немає технічних знань або знань про науку про дані. Однак вам потрібно буде встановити Anaconda та встановити Microsoft Excel. (Підтримується Microsoft Excel 2003 і пізніших версій).
Що ви дізнаєтесь з цього курсу?
- Математичні знання, необхідні для машинного навчання
- Виконуйте лінійну та логістичну регресії в Python
- Використовувати numpy, statsmodels та scikit-learn у Python для створення алгоритмів машинного навчання
- Покращити існуючі алгоритми МЛ, вивчивши різні методи, такі як надмірна комплектація, недооснащення, валідація, навчання, n-кратна перехресна перевірка, тестування та способи використання гіперпараметрів для підвищення продуктивності.
- Навчання попередній обробці даних
- Навчіться користуватися Python і використовувати його для статистичного аналізу
- Виконати кластерний та факторний аналіз
- Застосуйте все, чого навчилися, у реальних сценаріях
- Використання глибоких нейронних мереж
- Глибоке навчання за допомогою TensorFlow
- Програмування на Python за допомогою matplotlib, Seaborn, Розширений статистичний аналіз, машинне навчання з моделями статистики, scikit-вчитися, та панди.
Тепер, коли ми знаємо, що потрібно для проходження цього курсу і що він може запропонувати, давайте розглянемо зміст “Курсу науки про дані 2021: Повний завантажувальний табір з даних”.
Огляд змісту курсу Udemy Data Science:
1. Вступ до даних та науки про дані
Ви дізнаєтесь про те, що таке наука про дані в теорії, і дізнаєтесь, чому майже кожен бізнес на планеті з нетерпінням чекає використання даних для розвитку свого бізнесу.
Крім того, ви дізнаєтесь про інші речі, такі як бізнес -інтелект, штучний інтелект та машинне навчання. Відео під назвою «Вступ до даних та науки про дані» ознайомить вас із усіма термінологіями та модними словами, що використовуються у цій галузі.
2. Ймовірність
Другий розділ курсу ознайомить вас з усіма речами, які використовуються вченими з даних у «Імовірності», такими як байєсівський інтерфейс, розподіли, комбінатоніка, а також усі основи ймовірності.
Це один з курсів, який включає викладання всіх математичних аспектів науки про дані. В останньому підрозділі цього розділу ви дізнаєтесь про те, як ймовірність використовується в інших галузях, таких як статистика, фінанси та наука про дані.
3 Статистика
Статистика - це велика частина вивчення науки про дані. Цей розділ розпочинається з того, що за допомогою прикладів ви дізнаєтесь, що таке статистика та як ви її будете використовувати в науці про дані.
Потім ви переходите до висвітлення різних частин статистики та вивчаєте розширену статистику з кожної теми, використовуючи практичні приклади. Цей розділ допоможе вам вивчити різні речі, такі як описова статистика та статистика інферентності.
Потім він переходить до перевірки гіпотез і того, як він використовується у науці про дані на прикладі.
4. Вступ до Python
Python - одна з найбільш гнучких мов, яку можна використовувати у всьому, у тому числі в галузі науки про дані, загального програмування та машинного навчання. Цей розділ курсу розпочинається з ознайомлення користувачів із Python та чому вам слід використовувати Python та Jupyter.
Це також допоможе вам встановити ці інструменти та допоможе користувачам зрозуміти приладову панель Jupyter. Останній підрозділ розглядає передумови кодування в Jupyter та ознайомлюється з інтерфейсом.
Потім ви дізнаєтесь про кілька типів даних, доступних у Python, і про те, як можна використовувати змінні. Наступна частина включає використання базового синтаксису Python, а потім передових операторів Python. Ви також дізнаєтесь про умовні оператори, функції, послідовності та взаємодії.
Розділ закінчується ознайомленням користувачів із розширеними засобами Python. Ви дізнаєтесь, що таке OOPS, як використовувати модулі та пакети. Користувачі також дізнаються про стандартну бібліотеку Python та про те, як імпортувати модулі в Python.
5. Розширені статистичні методи в Python
Починаючи з вступу до регресійного аналізу, цей розділ продовжується та допомагає користувачам дізнатися про лінійну регресію, множинну лінійну регресію і закінчується логістичною регресією.
Після того, як ви ознайомитесь з усіма типами регресій, курс допоможе вам користуватися передовими статистичними моделями з використанням лінійної регресії за допомогою Sklearn, множинної лінійної регресії з моделями статистики.
Потім він продовжує пояснювати інші передові статистичні методи, такі як логістична регресія, кластерний аналіз, кластеризація K-засобів, а також різні типи кластеризації, такі як дендрограма.
6. Математика
Якщо ви новачок у науці про дані, вам доведеться вивчити різні математичні теми. Якщо ви не вивчали інженерію чи математику, цей розділ покликаний допомогти вам зрозуміти всі математичні поняття, що використовуються в науці про дані, такі як матриця, скаляри, вектори, лінійна алгебра, тензор та геометрія.
Розділ закінчується курсом, який навчає користувачів виконувати декілька операцій над матрицею, таких як додавання, віднімання та транспонування матриці. Це також допоможе вам вирішити кілька помилок, які виникають при додаванні матриці.
7. Глибоке навчання
Останній розділ курсу вчить користувачів про глибоке навчання. Він починається з відео під назвою «Чого очікувати від цієї частини?», Після чого вводиться вступ до того, що таке нейромережі. Ви також дізнаєтесь, як створити просту нейронну мережу за допомогою NumPy.
Крім того, ви також дізнаєтесь про те, що робить TensorFlow 2.0 і як використовувати його для різних цілей.
Потім він продовжує впровадження глибоких нейронних мереж. Під час процесу ви також дізнаєтесь, як встановити Glorot, також відомий як Xavier. Курс дозволяє користувачам ознайомитися з попередньою обробкою та допомогти класифікуватись у наборі даних MNIST.
Це також допомагає користувачам застосувати отримані знання на прикладі. Розділ закінчується підсумком всього, що ви дізналися, та оглядом згорткових нейронних мереж.
8. Тематичні дослідження
У курс включено кілька тематичних досліджень, серед яких:
- Попередня обробка "даних про прогул"
- Застосування машинного навчання для створення модуля "Absenteeism_module"
- Завантаження модуля "Прогул"
- Аналіз прогнозованих результатів в Жива картина
ціни:
Вартість курсу становить приблизно 120 доларів. Беручи до уваги зміст курсу, він має прийнятну ціну. Перевірте пропозицію зі знижкою тут.
Творець контенту також пропонує 30-денну гарантію повернення грошей на випадок, якщо ви виявите, що курс вам не підходить.
Плюси і мінуси:
Курс пропонує всі основи, які вам коли -небудь знадобляться, щоб почати вивчати Data Science. Після проходження цього курсу ви можете легко перейти до курсів підвищення кваліфікації машинного навчання та штучного інтелекту.
Це найкращий фундаментальний курс, який вам коли -небудь знадобиться, щоб вивчити все про науку про дані. Єдиний недолік цього курсу - висока ціна курсу.
Висновок
Половина студентів оцінили курс як 5 зірок. На момент написання цього курсу в середньому 4.6 зірки та понад 366,220 XNUMX студентів. Це один з найбільш продаваних курсів Udemy і розроблений з урахуванням того, що навіть люди без будь-якого технічного досвіду можуть дізнатися про Data Science.
Якщо ви з нетерпінням чекаєте роботи вченим з даних та включаєте різні навички, такі як статистичний аналіз, програмування на Python за допомогою NumPy, SeaBorn тощо, розширений статистичний аналіз, табличне та машинне навчання із моделями статистики та Scikit-learn, то цей курс для вас.
Загалом, це найкращий курс Bootcamp, який вам коли-небудь знадобиться, щоб дізнатися все, що є про науку про дані.
