Umfassendes Training in Data Science: Mathematik, Statistik, Python, fortgeschrittene Statistik in Python, tiefes und maschinelles Lernen
AUSWAHL
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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.
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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.
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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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