Il corso di scienza dei dati 2021: Bootcamp completo di scienza dei dati- MOOC- Udemy Elenco verificato

Lo scienziato ProblemData è una delle professioni più adatte a prosperare in questo secolo.

È digitale, orientato alla programmazione e analitico.

Pertanto, non sorprende che la domanda di data scientist sia aumentata nel mercato del lavoro.

Tuttavia, l'offerta è stata molto limitata.

È difficile acquisire le competenze necessarie per essere assunto come data scientist.

E come puoi farlo? Le università sono state lente nel creare programmi di scienza dei dati specializzati.

(per non parlare di quelli che esistono sono molto costosi e richiedono molto tempo) La maggior parte dei corsi online si concentra su un argomento specifico ed è difficile capire come le abilità che insegnano si inseriscano nel quadro più ampio.

La soluzione La scienza dei dati è un campo multidisciplinare.

Copre una vasta gamma di argomenti.

Comprendere il campo della scienza dei dati e il tipo di analisi eseguita Matematica Statistica Python Applicazione di tecniche statistiche avanzate in Python Visualizzazione dei dati Machine learning Deep learning Ciascuno di questi argomenti si basa sui precedenti.

E rischi di perderti lungo la strada se non acquisisci queste abilità nel giusto ordine.

Ad esempio, si fatica ad applicare le tecniche di apprendimento automatico prima di comprendere la matematica sottostante.

Oppure può essere opprimente studiare l'analisi di regressione in Python prima di sapere cos'è una regressione.

Pertanto, nel tentativo di creare la formazione sulla scienza dei dati più efficace, efficiente in termini di tempo e strutturata disponibile online, abbiamo creato il corso di scienza dei dati 202. Riteniamo che questo sia il primo programma di formazione che risolve il problema più grande della sfida di entrare nel campo dei dati. scienza con tutte le risorse necessarie in un unico luogo.

Inoltre, il nostro obiettivo è insegnare argomenti che scorrono senza intoppi e si completano a vicenda.

Il corso ti insegna tutto ciò che devi sapere per diventare un data scientist a una frazione del costo dei programmi tradizionali (per non parlare del tempo che risparmierai).

Le competenze. Introduzione ai dati e alla scienza dei dati Big data, business intelligence, business analytics, machine learning e intelligenza artificiale.

Sappiamo che queste parole d'ordine appartengono al campo della scienza dei dati, ma cosa significano tutte? Perché impararlo Come candidato scienziato dei dati, è necessario comprendere i dettagli di ciascuna di queste aree e riconoscere l'approccio corretto per risolvere un problema.

Questa Introduzione ai dati e alla scienza dei dati ti darà uno sguardo completo a tutte queste parole d'ordine e dove si inseriscono nel regno della scienza dei dati.

. Matematica Imparare gli strumenti è il primo passo per fare scienza dei dati.

Devi prima vedere il quadro generale, quindi esaminare le parti in dettaglio.

Diamo uno sguardo più da vicino in particolare al calcolo e all'algebra lineare, poiché sono i sottocampi su cui si basa la scienza dei dati.

Perché impararlo? Il calcolo e l'algebra lineare sono essenziali per la programmazione della scienza dei dati.

Se vuoi comprendere algoritmi avanzati di apprendimento automatico, allora hai bisogno di queste competenze nel tuo arsenale.

. Statistiche Devi pensare come uno scienziato prima di poter diventare uno scienziato.

Le statistiche allenano la tua mente a inquadrare i problemi come ipotesi e ti forniscono tecniche per testare queste ipotesi, come uno scienziato.

Perché impararlo? Questo corso non solo ti fornisce gli strumenti di cui hai bisogno, ma ti insegna anche come usarli.

La statistica ti insegna a pensare come uno scienziato.

. Python Python è un linguaggio di programmazione relativamente nuovo e, a differenza di R, è un linguaggio di programmazione generico.

Puoi farci qualsiasi cosa! Applicazioni Web, giochi per computer e scienza dei dati sono tra le molte delle sue capacità.

Ecco perché, in poco tempo, è riuscito a stravolgere molte discipline.

Sono state sviluppate librerie estremamente potenti per consentire la manipolazione, la trasformazione e la visualizzazione dei dati.

Tuttavia, il punto in cui Python brilla davvero è quando si tratta di machine e deep learning.

Perché impararlo? Quando si tratta di sviluppare, implementare e distribuire modelli di machine learning attraverso potenti framework come scikit-learn, TensorFlow, ecc.

Python è un linguaggio di programmazione essenziale.

. Gli scienziati di TableauData non devono solo gestire i dati e risolvere problemi basati sui dati.

Devono anche convincere i dirigenti dell'azienda delle giuste decisioni da prendere.

Questi dirigenti potrebbero non essere esperti nella scienza dei dati, quindi il data scientist deve essere in grado di presentare e visualizzare la storia dei dati in un modo a loro comprensibile.

È qui che entra in gioco Tableau e ti aiuteremo a diventare un esperto narratore utilizzando il software leader di business intelligence e visualizzazione della scienza dei dati.

Perché impararlo? Un data scientist si affida a strumenti di business intelligence come Tableau per comunicare risultati complessi a decisori non tecnici.

. Statistica avanzata Regressioni, clustering e analisi fattoriale sono tutte discipline inventate prima dell'apprendimento automatico.

Ora, tuttavia, tutti questi metodi statistici vengono eseguiti tramite l'apprendimento automatico per fornire previsioni con un'accuratezza senza precedenti.

Questa sezione discuterà queste tecniche in dettaglio.

Perché impararlo? La scienza dei dati riguarda la modellazione predittiva e tu puoi