內容
雖然互聯網上有很多數據科學課程可供選擇，但找到可以幫助您入門的正確課程可能是一個耗時的過程。 在這篇評論中，我們將看看“數據科學課程2021：完整的數據科學訓練營”在 Udemy 上可用。
如果您不確定是否應該購買本課程，我們將通過查看本課程提供的內容來幫助您做出決定。 有超過 366,220 名學生註冊了這門課程，它的評分為 4.6 分（滿分 5 分），在撰寫本文時有超過 85,719 個評分。
該課程每年更新一次，最後一次更新是在 2021 年 365 月。它由課程創建者 365 Careers 和 XNUMX Careers 團隊在 Udemy 上發布。 話雖如此，讓我們來看看導師是誰。
教練：職業365團隊
本課程的導師是一家名為365 Careers的公司。 他們是平台上金融相關課程的第一暢銷書。 超過 1 名學生在 1,000,000 多個國家/地區註冊了他們的課程，來自 Apple 和 PayPal 等多家公司的學生使用了 Career 210 Team 的課程。
什麼是數據科學？
數據科學正在加重來自各種來源的數據，並使用不同的方法、算法、系統和流程來利用我們收集的信息並從中獲得一些知識。 數據可以是結構化的或非結構化的。
它通常與機器學習、大數據和數據挖掘相關聯。 數據科學結合了數學、統計學和計算機科學，旨在從大量數據中提取有用的信息。
這個課程是誰的？
如果您想學習數據科學的基礎知識並熟悉數據科學的所有基礎知識並想在該領域從事職業，那麼本課程適合您。 本課程將帶您了解數據科學家使用的所有術語和技術。
它也適合剛開始學習數據科學基礎知識並提高技能的人。 本課程作為一個完整的工具箱，以成為一名數據科學家。
這門課程你需要什麼？
即使您沒有技術專長或數據科學知識，您也可以選擇本課程。 但是，您需要安裝 Anaconda 並安裝 Microsoft Excel。 （支持 Microsoft excel 2003 及更高版本）。
您將從本課程中學到什麼？
- 機器學習所需的數學知識
- 在 Python 中執行線性和邏輯回歸
- 利用 數字貨幣、statsmodels 和 scikit-learn 在 Python 中創建機器學習算法
- 通過研究各種技術來改進現有的 ML 算法，例如過擬合、欠擬合、驗證、訓練、n 倍交叉驗證、測試以及如何利用超參數來提高性能。
- 學習如何預處理數據
- 學習使用 Python 並將其用於統計分析
- 執行聚類和因子分析
- 在現實生活場景中應用你學到的任何東西
- 使用深度神經網絡
- 使用 TensorFlow 進行深度學習
- 使用 matplotlib 進行 Python 編程、Seaborn、高級統計分析、使用統計模型的機器學習、 scikit學習，和熊貓。
既然我們知道參加這門課程需要什麼以及它必須提供什麼，那麼讓我們回顧一下“2021 年數據科學課程：完整的數據科學訓練營”的內容。
Udemy 數據科學課程內容回顧：
1. 數據和數據科學簡介
您將了解理論上什麼是數據科學，並了解為什麼地球上幾乎所有企業都期待利用數據科學來促進業務發展。
此外，您還將了解其他知識，例如商業智能、人工智能和機器學習。 標題為“數據和數據科學簡介”的視頻將讓您熟悉該領域使用的所有術語和流行語。
2. 概率
本課程的第二部分將帶您了解數據科學家在概率方面使用的所有內容，例如貝葉斯接口、分佈、組合電子學以及概率的所有基礎知識。
它是包括教授數據科學所有數學方面的課程之一。 在本節的最後一個小節中，您將了解概率如何在其他領域（如統計學、金融和數據科學）中使用。
3。 統計
統計學是學習數據科學的重要組成部分。 本節首先通過示例介紹什麼是統計數據以及如何在數據科學中使用它。
然後，您將繼續涵蓋統計的各個部分，並使用實際示例學習每個主題的高級統計。 本節將幫助您學習各種內容，例如描述性統計和推理統計。
然後，它通過一個示例繼續進行假設測試以及如何在數據科學中使用它。
4. Python簡介
Python 是最靈活的語言之一，可用於任何事物，包括數據科學、通用編程和機器學習。 本課程的這一部分首先向用戶介紹 Python 以及為什麼應該使用 Python 和 Jupyter。
它還將幫助您安裝這些工具並幫助用戶了解 Jupyter 儀表板。 最後小節介紹了在 Jupyter 中編碼的先決條件並熟悉界面。
然後，您將了解 Python 中可用的幾種數據類型以及如何使用變量。 下一部分涉及使用基本的 Python 語法，然後是高級 Python 運算符。 您還將了解條件語句、函數、序列和迭代。
本節最後向用戶介紹高級 Python 工具。 您將了解 OOPS 是什麼，如何使用模塊和包。 用戶還將了解標準 Python 庫以及如何在 Python 中導入模塊。
5. Python 中的高級統計方法
從回歸分析的介紹開始，本節繼續並幫助用戶了解線性回歸、多元線性回歸併以邏輯回歸結束。
一旦您熟悉了所有類型的回歸，本課程將幫助您如何使用高級統計模型，使用帶有 Sklearn 的線性回歸、帶有統計模型的多元線性回歸。
然後繼續解釋其他高級統計方法，例如邏輯回歸、聚類分析、K-Means 聚類和不同類型的聚類，例如樹狀圖。
6.數學
如果您是數據科學的新手，您將需要學習各種數學主題。 如果您沒有學習過工程或數學，本部分旨在幫助您了解數據科學中使用的所有數學概念，例如矩陣、標量、向量、線性代數、張量和幾何。
本部分以教授用戶如何對 Matrix 執行多項操作（如加法、減法）以及如何轉置矩陣的課程結束。 它還可以幫助您解決添加矩陣時遇到的幾個錯誤。
7. 深度學習
課程的最後一部分向用戶介紹深度學習。 它以一個標題為“這部分會發生什麼？”的視頻開始，然後介紹什麼是神經網絡。 您還將學習如何使用 NumPy 構建簡單的神經網絡。
此外，您還將了解 TensorFlow 2.0 的功能以及如何將其用於各種目的。
然後繼續引入深度神經網絡。 在此過程中，您還將學習如何安裝 Glorot，也稱為 Xavier。 該課程讓用戶熟悉預處理並幫助對 MNIST 數據集進行分類。
它還可以幫助用戶應用通過示例學到的知識。 本節以您所學內容的總結和卷積神經網絡的概述結束。
8.案例研究
課程中包含幾個案例研究，包括：
- 預處理“Absenteeism_data”
- 應用機器學習創建“Absenteeism_module”
- 加載“Absenteeism_module”
- 分析預測輸出 畫面
定價：
該課程的價格約為 120 美元。 考慮到課程內容，價格合理。 從這裡查看折扣優惠.
內容創作者也 提供 30 天退款保證 如果您發現該課程不適合您。
優點和缺點：
該課程提供了您開始進入數據科學所需的所有基礎知識。 完成本課程後，您可以輕鬆地繼續學習高級機器學習和人工智能課程。
這是您學習有關數據科學的一切所需的最佳基礎課程。 這門課程唯一的缺點是課程價格高。
結論
一半的學生將課程評為 5 星。 在撰寫本文時，該課程平均有 4.6 顆星和超過 366,220 名學生。 它是 Udemy 上最暢銷的課程之一，並且在開發時牢記即使沒有任何技術經驗的人也可以學習數據科學。
如果您期待成為一名數據科學家，並具備各種技能，例如統計分析、使用 NumPy、SeaBorn 等的 Python 編程、高級統計分析、Tableau 以及使用統計模型和 Scikit-learn 進行機器學習，那麼本課程是給你的。
總而言之，這是您學習有關數據科學的一切所需的最佳 Bootcamp 課程。
