数据科学课程:完整的数据科学训练营 | The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp

完整的数据科学培训:数学、统计学、Python、Python高级统计学、机器和深度学习
讲师:365 Careers

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你将会学到什么?

  • 本课程提供了成为数据科学家所需的全部工具箱
  • 在简历中填写所需的数据科学技能:统计分析、使用NumPy、Panda、matplotlib和Seaborn的Python编程、高级统计分析、Tableau、使用统计模型和scikit学习的机器学习、使用TensorFlow的深度学习
  • 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(这是其他课程所不教的绝对必修课!)
  • 开始使用Python进行编码,并学习如何将其用于统计分析
  • 在Python中执行线性和逻辑回归
  • 进行聚类和因素分析
  • 能够使用NumPy、statsmodels和scikit learn在Python中创建机器学习算法
  • 将您的技能应用于真实的商业案例
  • 使用最先进的深度学习框架,如谷歌的TensorFlow在用大数据编码和解决任务时发展商业直觉
  • 展现深度神经网络的力量
  • 通过研究欠拟合、过拟合、训练、验证、n次交叉验证、测试以及超参数如何提高性能来改进机器学习算法
  • 热身你的手指,因为你会渴望将你在这里学到的一切应用到越来越多的现实生活中

课程要求

  • 不需要事先的经验。我们将从最基本的开始
  • 您需要安装Anaconda。我们将向您展示如何一步一步地做到这一点
  • Microsoft Excel 2003、2010、2013、2016或365

课程说明

2024年更新:增加了数据科学的ChatGPT

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、面向编程的和分析性的。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,供应一直非常有限。很难获得被聘为数据科学家所必需的技能。

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和耗时)

大多数在线课程都专注于一个特定的主题,很难理解他们所教授的技能是如何融入整体的

解决方案

数据科学是一个多学科的领域。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

统计数字

蟒蛇

  • 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。如果你没有按照正确的顺序掌握这些技能,你就有迷失方向的风险。例如,在理解基础数学之前,人们会在机器学习技术的应用中遇到困难。或者,在知道什么是回归之前,用Python研究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、最结构化的在线数据科学培训,我们创建了2024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项目——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。该课程以传统程序的一小部分成本(更不用说你将节省的时间)教会你成为数据科学家所需的一切。

技能

1.数据与数据科学导论

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?

为什么要学习它

作为一名候选数据科学家,你必须了解这些领域的来龙去脉,并认识到解决问题的适当方法。这篇“数据和数据科学导论”将让你全面了解所有这些流行语,以及它们在数据科学领域的适用范围。

2.数学

学习这些工具是进行数据科学的第一步。你必须先看到全局,然后再详细检查各个部分。

我们具体研究微积分和线性代数,因为它们是数据科学所依赖的子领域。

为什么要学习它?

微积分和线性代数是数据科学中编程的基础。如果你想了解先进的机器学习算法,那么你需要这些技能。

3.统计数字

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

为什么要学习它?

本课程不仅为您提供所需的工具,还教会您如何使用这些工具。统计学训练你像科学家一样思考。

4.蟒蛇

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!网络应用程序、计算机游戏和数据科学是它的许多功能之一。这就是为什么在短时间内,它成功地扰乱了许多学科。已经开发了功能强大的库来实现数据操作、转换和可视化。然而,Python真正闪光的地方在于它处理机器和深度学习。

为什么要学习它?

当涉及到通过强大的框架(如scikit-learn、TensorFlow等)开发、实现和部署机器学习模型时,Python是一种必须具备的编程语言。

5.Tableau

数据科学家不仅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。这些高管可能不精通数据科学,因此数据科学家必须能够以他们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——我们将帮助您使用商业智能和数据科学领域领先的可视化软件,成为一名专业的故事讲述者。

为什么要学习它?

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实现的,以提供无与伦比的准确性。本节将详细介绍这些技术。

为什么要学习它?

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

7.机器学习

该课程的最后一部分以及每一部分都是深度学习。能够在工作中使用机器和深度学习通常是将数据科学家与数据分析师区分开来的原因_本节介绍TensorFlow的所有常见机器学习技术和深度学习方法。

为什么要学习它?

机器学习无处不在。脸书、谷歌和亚马逊等公司多年来一直在使用可以自己学习的机器。现在是你控制机器的时候了。

你得到了什么

  • 1250美元的数据科学培训项目
  • 主动问答支持
  • 所有被聘为数据科学家的知识
  • 数据科学学习者社区
  • 竣工证书
  • 访问未来的更新
  • 解决现实生活中的商业案例,让你获得这份工作

你将从零开始成为一名数据科学家

我们很乐意提供无条件的30天全额退款保证。对你来说没有风险。课程内容非常棒,这对我们来说是一件很容易的事,因为我们相信你会喜欢它的。

为什么要等待?每一天都是错失的机会

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此课程面向哪些人?

  • 如果你想成为一名数据科学家或想了解该领域,你应该参加这门课程
  • 如果你想要一个好的职业生涯,这门课程是为你准备的
  • 该课程也是初学者的理想选择,因为它从基础知识开始,逐步培养你的技能
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