Umfassendes Training in Data Science: Mathematik, Statistik, Python, fortgeschrittene Statistik in Python, tiefes und maschinelles Lernen
AUSWAHL
KURS ZUR FÖRDERUNG VON UDEMY
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Udemy ist eine der relevantesten E-Learning-Plattformen weltweit für das Training digitaler Fähigkeiten und anderer Arten von persönlichen Wachstumsinteressen. Millionen von Menschen studieren Tausende von Kursen von überall auf der Welt. AulaPro wählt die besten Kurse von verschiedenen Plattformen wie Udemy und anderen aus, damit unsere Besucher den für ihre Bedürfnisse am besten geeigneten Kurs auswählen können, mit der Gewissheit, den Besten unter den Besten ausgewählt zu haben.
Udemy-Kurse werden weltweit von Experten auf ihrem Gebiet entwickelt. Die Kurse, die Sie in dieser Auswahl von AulaPro finden, haben die Bewertung von Zehntausenden von Studenten übertroffen, manchmal Hunderttausende, mit einer durchschnittlichen Bewertung von mehr als 4.5 von 5, also ist es wirklich eine großartige Option, und noch viel mehr, wenn Sie einen Rabatt auf den normalen Wert des Kurses erhalten können.
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ENDET IN:
Problem Data Scientist 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 davon, dass die vorhandenen sehr teuer und zeitaufwändig sind).
Die meisten Online-Kurse konzentrieren sich auf ein bestimmtes Thema, und es ist schwer zu verstehen, wie die 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 Data Science 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 Data Science 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 lernen
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 die Infinitesimalrechnung und die lineare Algebra, da dies die Teilgebiete sind, auf denen die Datenwissenschaft 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. .
Statistiken
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.
Tableau
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.
Erweiterte Statistiken
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.
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Es ist klar, dass Sie, wenn Sie einen Kurs mit dem Rabatt für neue Benutzer kaufen, nach dem Kauf kein "neuer Benutzer" mehr sind. Daher ist es wirklich eine großartige Strategie, zwei oder drei Kurse zum Sonderpreis zu erhalten. Manchmal können sie Ihnen zum Zeitpunkt des Kaufs des Kurses Kombinationen anbieten, aber Sie müssen sie nicht akzeptieren, und es kann besser für Sie sein, die Kurse zu finden, die Ihre Aufmerksamkeit erregen und möglicherweise den ersten Kurs Ihres Interesses ergänzen.
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Eines der besten Dinge an Udemy ist, dass Sie sich überall und jederzeit anmelden können, um einfach auf Ihre Kurse zuzugreifen. Studenten werden von den vielen pädagogischen Vorteilen dieser Funktion profitieren.
Sobald du dich für einen Kurs angemeldet hast, kannst du jederzeit darauf zugreifen, solange dein Konto einwandfrei ist und Udemy die Lizenz für diesen Kurs behält.
Dies ist ein großer Vorteil, da Sie auch nach Abschluss und Bestehen des Kurses auf den Kurs zugreifen können, um sich an Informationen zu erinnern, die Sie vertiefen möchten. Das Wichtigste an diesem Udemy-Vorteil ist jedoch, dass Sie auf die vorgenommenen Aktualisierungen zugreifen können von den Kursleitern, die den Kurs erstellt haben. Sie haben immer die Möglichkeit, auf die neueste und aktuellste Version des Kurses zuzugreifen.
Dabei spielt es keine Rolle, ob Sie den Kurs im Rahmen einer Aktion zum Sonderpreis erworben haben. Sie können immer lebenslang und zu gleichen Bedingungen zugreifen
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