AulaPro verwendet Cookies, um seinen Benutzern ein besseres Erlebnis zu bieten. Sie können weitere Informationen erhalten hier, oder klicken Sie einfach auf "Ich akzeptiere" oder außerhalb dieses Hinweises, um weiter zu surfen.
Virtueller Kurs von: Udemy |
Dieser Kurs wurde in einem Katalog von mehr als 100 Kursen unter die Top 135.000 der besten Kurse auf Udemy eingestuft.
Der ProblemData-Wissenschaftler ist einer der am besten geeigneten Berufe, um in diesem Jahrhundert erfolgreich zu sein.
Sie ist digital, programmierorientiert und analytisch.
Daher ist es nicht verwunderlich, dass die Nachfrage nach Data Scientists auf dem Arbeitsmarkt gestiegen ist.
Das Angebot war jedoch sehr begrenzt.
Es ist schwierig, die notwendigen Fähigkeiten zu erwerben, um als Data Scientist eingestellt zu werden.
Und wie können Sie das tun? Die Universitäten haben nur langsam spezialisierte Data-Science-Programme erstellt.
(ganz zu schweigen von denen, die vorhanden sind, sind sehr teuer und zeitaufwändig) Die meisten Online-Kurse konzentrieren sich auf ein bestimmtes Thema, und es ist schwer zu verstehen, wie die von ihnen vermittelten Fähigkeiten in das Gesamtbild passen.
Die Lösung Data Science ist ein multidisziplinäres Gebiet.
Es deckt ein breites Spektrum an Themen ab.
Verständnis des Bereichs der Datenwissenschaft und der Art der durchgeführten Analyse Mathematik Statistik Python Anwendung fortschrittlicher statistischer Techniken in Python Datenvisualisierung Maschinelles Lernen Deep Learning Jedes dieser Themen baut auf den vorherigen auf.
Und Sie laufen Gefahr, sich unterwegs zu verirren, wenn Sie sich diese Fähigkeiten nicht in der richtigen Reihenfolge aneignen.
Zum Beispiel würde man Schwierigkeiten haben, maschinelle Lerntechniken anzuwenden, bevor man die zugrunde liegende Mathematik versteht.
Oder es kann überwältigend sein, die Regressionsanalyse in Python zu studieren, bevor man weiß, was eine Regression ist.
Daher haben wir in dem Bemühen, das effektivste, zeiteffizienteste und strukturierteste online verfügbare Data-Science-Training zu erstellen, den Data-Science-Kurs 202 entwickelt Wissenschaft mit allen notwendigen Ressourcen an einem Ort.
Darüber hinaus ist es unser Ziel, Themen zu unterrichten, die nahtlos ineinander übergehen und sich gegenseitig ergänzen.
Der Kurs vermittelt Ihnen alles, was Sie wissen müssen, um Data Scientist zu einem Bruchteil der Kosten herkömmlicher Programme zu werden (ganz zu schweigen von der Zeitersparnis).
Die Fähigkeiten .Einführung in Daten und Data Science Big Data, Business Intelligence, Business Analytics, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.
Wir wissen, dass diese Schlagworte zum Bereich Data Science gehören, aber was bedeuten sie alle? Warum es lernen sollte Als Data Scientist-Kandidat müssen Sie die Besonderheiten jedes dieser Bereiche verstehen und den richtigen Ansatz zur Lösung eines Problems erkennen.
Diese Einführung in Daten und Datenwissenschaft gibt Ihnen einen umfassenden Einblick in all diese Schlagworte und wo sie in den Bereich der Datenwissenschaft passen.
. Mathematik Das Erlernen der Tools ist der erste Schritt zur Data Science.
Sie müssen zuerst das Gesamtbild sehen und dann die Teile im Detail untersuchen.
Wir werfen einen genaueren Blick auf Analysis und lineare Algebra, da sie die Teilgebiete sind, auf denen Data Science basiert.
Warum lernen? Analysis und lineare Algebra sind für die datenwissenschaftliche Programmierung unerlässlich.
Wenn Sie fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen verstehen möchten, brauchen Sie diese Fähigkeiten in Ihrem Arsenal.
. Statistik Sie müssen wie ein Wissenschaftler denken, bevor Sie ein Wissenschaftler werden können.
Statistik trainiert Ihren Verstand, Probleme als Hypothesen zu formulieren, und gibt Ihnen Techniken an die Hand, um diese Hypothesen wie ein Wissenschaftler zu testen.
Warum lernen? Dieser Kurs gibt Ihnen nicht nur die Werkzeuge, die Sie brauchen, sondern bringt Ihnen auch bei, wie man sie benutzt.
Statistik lehrt dich, wie ein Wissenschaftler zu denken.
. Python Python ist eine relativ neue Programmiersprache und im Gegensatz zu R eine Allzweck-Programmiersprache.
Du kannst alles damit machen! Webanwendungen, Computerspiele und Data Science gehören zu vielen seiner Fähigkeiten.
Deshalb hat er es in kurzer Zeit geschafft, viele Disziplinen zu revolutionieren.
Es wurden extrem leistungsstarke Bibliotheken entwickelt, um Datenmanipulation, -transformation und -visualisierung zu ermöglichen.
Wo Python jedoch wirklich glänzt, ist, wenn es um maschinelles und tiefes Lernen geht.
Warum lernen? Wenn es um die Entwicklung, Bereitstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen durch leistungsstarke Frameworks wie scikit-learn, TensorFlow usw. geht.
Python ist eine wesentliche Programmiersprache.
. TableauData-Wissenschaftler müssen sich nicht nur mit Daten befassen und datengesteuerte Probleme lösen.
Sie müssen auch die Führungskräfte des Unternehmens von den richtigen Entscheidungen überzeugen.
Diese Führungskräfte sind möglicherweise nicht in Data Science versiert, daher muss der Data Scientist in der Lage sein, die Datengeschichte so darzustellen und zu visualisieren, dass sie sie verstehen.
Hier kommt Tableau ins Spiel und wir helfen Ihnen dabei, mit der führenden Business-Intelligence- und Data-Science-Visualisierungssoftware ein erfahrener Geschichtenerzähler zu werden.
Warum lernen? Ein Datenwissenschaftler verlässt sich auf Business-Intelligence-Tools wie Tableau, um komplexe Ergebnisse an nicht-technische Entscheidungsträger zu kommunizieren.
. Fortgeschrittene Statistik Regressionen, Clustering und Faktorenanalyse sind Disziplinen, die vor dem maschinellen Lernen erfunden wurden.
Jetzt werden jedoch alle diese statistischen Methoden durch maschinelles Lernen durchgeführt, um Vorhersagen mit beispielloser Genauigkeit zu liefern.
In diesem Abschnitt werden diese Techniken im Detail besprochen.
Warum lernen? Bei der Datenwissenschaft dreht sich alles um Vorhersagemodellierung, und das können Sie
16
Udemy verfügt über die weltweit größte Sammlung von Online-Kursen
Zugriff auf den Inhalt des Kurses nach Abschluss, damit Sie seine zukünftigen Updates genießen können
Experten auf ihrem Gebiet aus der ganzen Welt teilen ihr Fachwissen auf Udemy
Weltweit wurden 480 Millionen Mal für Udemy-Kurse angemeldet
Hallo, wie kann ich Ihnen helfen? Interessieren Sie sich für einen Kurs? Zu welchem Thema?
AulaPro verwendet Cookies, um seinen Benutzern ein besseres Erlebnis zu bieten. Sie können weitere Informationen erhalten hier, oder klicken Sie einfach auf "Ich akzeptiere" oder außerhalb dieses Hinweises, um weiter zu surfen.
Cesar Salat
August 26, 2021 bei 6: 38 UhrEs hat mir geholfen, meine Erinnerung an mehrere Konzepte aufzufrischen, die ich seit meinen College-Jahren nicht mehr berührt hatte. An bestimmten Stellen scheint es der Erklärung an Tiefe zu mangeln, aber ich schätze, das ist ein Kompromiss, den sie die ganze Zeit über in Erwägung gezogen hatten. Ich habe das Gefühl, dass die ersten paar Abschnitte des Kurses wertvolle Zeit von der Länge des Kurses gekostet haben, die besser hätte genutzt werden können.
Ich würde zum Beispiel gerne klarere Erklärungen und mehr Diskussionen über die Regressionsergebnisse sehen. Es fühlt sich einfach so an, als würde das Tempo gegen Ende anziehen, weil der Inhalt flacher wird.
Dies ist jedoch ein sehr leistungsstarkes Bootcamp, das mir definitiv dabei geholfen hat, Vertrauen in die Bewältigung einiger datenwissenschaftlicher Fälle zu gewinnen, und ich werde wahrscheinlich weiterhin auf Ihre Jupyter-Notebooks als Sprungbrett für praktische Herausforderungen verweisen.