Курс Data Science 2023: Bootcamp Data Science

Полный курс по Data Science: математика, статистика, Python, продвинутая статистика в Python, машинное и глубокое обучение.

Проблема

Специалист по данным - одна из наиболее подходящих профессий для процветания в этом столетии. Поэтому неудивительно, что на рынке труда растет спрос на специалистов Data Science.

Тем не менее трудно приобрести навыки, необходимые для приема на работу в качестве специалиста.

А где взять опыт?

Университеты не спешат создавать специализированные программы по науке о данных. (не говоря уже о том, что те, которые существуют, очень дороги и требуют много времени)

Большинство онлайн-курсов фокусируются на определенной теме, и трудно понять, как навыки, которые они преподают, вписываются в общую картину

Решение

Data Science - это междисциплинарная область. Она охватывает широкий спектр тем.

• Математика
• Статистика
• Python
• Применение передовых статистических методов в Python
• Визуализация данных
• Машинное обучение
• Глубокое обучение

Каждая из этих тем основана на предыдущих. И вы рискуете потеряться по пути, если не приобретете эти навыки в правильном порядке.

Поэтому, стремясь создать наиболее эффективный, эффективный по времени и структурированный тренинг по науке о данных, доступный онлайн, мы создали The Data Science Course 2019: Complete Data Science Bootcamp.

Мы считаем, что это первый курс, который решает самую сложную задачу в области науки о данных - иметь все необходимые ресурсы в одном месте.

Кроме того, наша задача - обучать темам, которые плавно перетекают и дополняют друг друга. Курс научит вас всему, что вам нужно знать, чтобы стать специалистом по данным за долю от стоимости традиционных программ (не говоря уже о том, сколько времени вы сэкономите).

Навыки

1. Введение в данные и науку о данных

Большие данные, бизнес-аналитика, машинное обучение и искусственный интеллект. Мы знаем, что эти модные слова относятся к области науки о данных, но что они все значат?

Зачем это изучать? Как кандидат, вы должны понимать все входы и выходы в каждой из этих областей и понимать соответствующий подход к решению проблемы. Это «Введение в данные и науку о данных» даст вам всесторонний взгляд на все эти модные слова и на то, где они вписываются в сферу науки о данных.

2. Математика

Изучение инструментов - это первый шаг к науке о данных. Сначала вы должны увидеть общую картину, а затем детально изучить детали.

Мы подробно рассмотрим исчисление и линейную алгебру, поскольку они являются подполями, на которые опирается наука о данных.

Зачем это изучать?

Исчисление и линейная алгебра необходимы для программирования в науке о данных. Если вы хотите понять продвинутые алгоритмы машинного обучения, то вам нужны эти навыки в вашем арсенале.

3. Статистика

Вам нужно думать как ученый, прежде чем вы сможете стать ученым. Статистика обучает ваш ум формулировать проблемы в качестве гипотез и дает вам методы для проверки этих гипотез.

Зачем это изучать?

Этот курс не просто дает вам необходимые инструменты, но учит, как их использовать. Статистика учит вас думать как ученый.

4. Питон

Python является относительно новым языком программирования и, в отличие от R, это язык программирования общего назначения. Вы можете сделать что-нибудь с этим! Веб-приложения, компьютерные игры и наука о данных являются одними из многих его возможностей. Вот почему за короткий промежуток времени ему удалось нарушить многие дисциплины. Разработаны чрезвычайно мощные библиотеки, позволяющие манипулировать данными, преобразовывать их и визуализировать. Однако, где Python действительно сияет, это когда он имеет дело с машинным и глубоким обучением.

Зачем это изучать?

Когда дело доходит до разработки, реализации и развертывания моделей машинного обучения с помощью мощных сред, таких как scikit-learn, TensorFlow и т. д., Python является обязательным языком программирования.

5. Tableau

Исследователям данных не нужно просто иметь дело с данными и решать проблемы, связанные с данными. Они также должны убедить руководителей компании в правильности принимаемых решений. Эти руководители, возможно, не очень хорошо разбираются в науке о данных, поэтому специалист по данным должен быть в состоянии представить и визуализировать историю данных так, как они их поймут. Вот тут-то и появляется Tableau - и мы поможем вам стать опытным рассказчиком историй, используя ведущее программное обеспечение для визуализации в области бизнес-аналитики и данных.

Зачем это изучать?

Специалист по данным полагается на такие инструменты бизнес-аналитики, как Tableau, для передачи сложных результатов лицам, не принимающим технических решений.

6. Продвинутая статистика

Регрессии, кластеризация и факторный анализ - все это дисциплины, которые были изобретены до машинного обучения. Тем не менее, теперь все эти статистические методы выполняются посредством машинного обучения, чтобы обеспечить предсказания с беспрецедентной точностью. В этом разделе мы рассмотрим эти методы подробно.

7. Машинное обучение

Заключительная часть программы и то, к чему ведет каждый раздел, - это глубокое обучение. Возможность использовать машины и глубокое обучение в своей работе - это то, что часто отличает ученого данных от аналитика. В этом разделе рассматриваются все распространенные методы машинного обучения и методы глубокого обучения с TensorFlow.

Зачем это изучать?

Машинное обучение есть везде. Такие компании, как Facebook, Google и Amazon, используют машины, которые могут самостоятельно учиться годами. Сейчас настало время для вас, чтобы контролировать машины.