【Udemy 数据分析 排名第一的课程】The Data Science Course 2022: Complete Data Science Bootcamp

完整的数据科学培训:数学、统计学、Python、Python 中的高级统计学、机器和深度学习。

你将会学到的

  • 该课程提供了成为数据科学家所需的整个工具箱
  • 用所需的数据科学技能填写简历:统计分析、使用 NumPy、pandas、matplotlib 和 Seaborn 进行 Python 编程、高级统计分析、Tableau、使用统计模型和 scikit-learn 进行机器学习、使用 TensorFlow 进行深度学习
  • 通过展示对数据科学领域的理解给面试官留下深刻印象
  • 了解如何预处理数据
  • 了解机器学习背后的数学(这是其他课程不教的绝对必修课!)
  • 开始使用 Python 编码并学习如何使用它进行统计分析
  • 在 Python 中执行线性和逻辑回归
  • 进行聚类和因子分析
  • 能够使用 NumPy、statsmodels 和 scikit-learn 在 Python 中创建机器学习算法
  • 将您的技能应用到现实生活中的商业案例中
  • 使用最先进的深度学习框架(例如 Google 的 TensorFlow)开发商业直觉,同时使用大数据进行编码和解决任务
  • 发挥深度神经网络的力量
  • 通过研究欠拟合、过拟合、训练、验证、n 倍交叉验证、测试以及超参数如何提高性能来改进机器学习算法
  • 热身您的手指,因为您会渴望将在这里学到的所有知识应用到越来越多的现实生活中

要求

  • 不需要任何先前的经验。我们将从最基础的开始
  • 您需要安装 Anaconda。我们将逐步向您展示如何做到这一点
  • Microsoft Excel 2003、2010、2013、2016 或 365

说明

问题

数据科学家是本世纪最适合蓬勃发展的职业之一。它是数字化的、面向编程的和分析型的。因此,就业市场对数据科学家的需求激增也就不足为奇了。

然而,供应非常有限。很难获得被聘为数据科学家所需的技能。

你怎么能做到这一点?

大学在创建专门的数据科学项目方面进展缓慢。(更不用说现有的非常昂贵且耗时)

大多数在线课程都集中在一个特定的主题上,很难理解他们教授的技能是如何融入整个画面的

解决方案

数据科学是一个多学科领域。它涵盖了广泛的主题。

  • 了解数据科学领域和进行的分析类型
  • 数学
  • 统计数据
  • Python
  • 在 Python 中应用高级统计技术
  • 数据可视化
  • 机器学习
  • 深度学习

这些主题中的每一个都建立在前面的主题之上。如果您没有按照正确的顺序获得这些技能,您就有可能在此过程中迷路。例如,在理解基础数学之前,人们会在应用机器学习技术方面遇到困难。或者,在知道什么是回归之前研究 Python 中的回归分析可能会让人不知所措。

因此,为了创建最有效、最省时和结构化的在线数据科学培训,我们创建了 2022 年数据科学课程。

我们相信这是第一个解决进入数据科学领域最大挑战的培训计划——将所有必要的资源集中在一个地方。

此外,我们的重点是教授流畅且相辅相成的主题。该课程教您成为数据科学家所需的一切,而成本仅为传统程序的一小部分(更不用说您将节省的时间)。

技能

   1. 数据和数据科学简介

大数据、商业智能、商业分析、机器学习和人工智能。我们知道这些流行语属于数据科学领域,但它们都是什么意思?

为什么要学它? 作为一名候选数据科学家,您必须了解每个领域的来龙去脉,并认识到解决问题的适当方法。这本“数据和数据科学简介”将让您全面了解所有这些流行语以及它们在数据科学领域中的位置。

2. 数学

学习工具是进行数据科学的第一步。您必须先看大图,然后再详细检查各个部分。

我们详细研究了微积分和线性代数,因为它们是数据科学所依赖的子领域。

为什么要学它?

微积分和线性代数对于数据科学中的编程至关重要。如果您想了解高级机器学习算法,那么您的武器库中需要这些技能。

3.统计

在成为科学家之前,您需要像科学家一样思考。统计训练你的思维将问题构建为假设,并为你提供测试这些假设的技术,就像科学家一样。

为什么要学它?

本课程不仅为您提供所需的工具,还教您如何使用它们。统计训练你像科学家一样思考。

4. Python

Python 是一种相对较新的编程语言,与 R 不同,它是一种通用编程语言。你可以用它做任何事情!Web 应用程序、计算机游戏和数据科学是其众多功能之一。这就是为什么在很短的时间内,它成功地扰乱了许多学科。已经开发了非常强大的库来支持数据操作、转换和可视化。然而,Python 真正闪耀的地方在于它处理机器和深度学习。

为什么要学它?

在通过 scikit-learn、TensorFlow 等强大的框架开发、实现和部署机器学习模型时,Python 是必备的编程语言。

5. 表

数据科学家不仅需要处理数据和解决数据驱动的问题。他们还需要说服公司高管做出正确的决定。这些高管可能并不精通数据科学,因此数据科学家必须能够以他们能够理解的方式呈现和可视化数据的故事。这就是 Tableau 的用武之地——我们将使用商业智能和数据科学领域领先的可视化软件帮助您成为专业的故事讲述者。

为什么要学它?

数据科学家依靠 Tableau 等商业智能工具将复杂的结果传达给非技术决策者。

6. 高级统计

回归、聚类和因子分析都是在机器学习之前发明的学科。然而,现在这些统计方法都是通过机器学习来执行的,以提供无与伦比的准确度的预测。本节将详细介绍这些技术。

为什么要学它?

数据科学是关于预测建模的,您可以通过这个“高级统计”部分成为这些方法的专家。

7.机器学习

该计划的最后一部分以及每个部分一直在引导的内容是深度学习。能够在他们的工作中使用机器和深度学习是数据科学家与数据分析师之间的区别。本节涵盖所有常见的机器学习技术和使用 TensorFlow 的深度学习方法。

为什么要学它?

机器学习无处不在。Facebook、谷歌和亚马逊等公司多年来一直在使用可以自学的机器。现在是控制机器的时候了。

***你得到什么***

  • 1250 美元的数据科学培训计划
  • 主动问答支持
  • 被聘为数据科学家所需的所有知识
  • 数据科学学习者社区
  • 结业证书
  • 访问未来的更新
  • 解决现实生活中的商业案例,让你得到这份工作

您将从零开始成为一名数据科学家   我们很高兴提供无条件的 30 天全额保证退款。对你没有风险。该课程的内容非常好,这对我们来说是显而易见的,因为我们确信您会喜欢它。

为什么要等?每一天都是错失的机会。

点击“立即购买”按钮,立即加入我们的数据科学家计划。  

 

此课程面向哪些人:

  • 如果您想成为一名数据科学家或想了解该领域,您应该参加本课程
  • 如果您想要一个伟大的职业生涯,本课程适合您
  • 该课程也是初学者的理想选择,因为它从基础开始,逐步提高您的技能
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