Formation complète en science des données : maths, statistiques, Python, statistiques avancées en Python, deep et machine learning
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Udemy est l'une des plateformes d'apprentissage en ligne les plus pertinentes au monde pour la formation aux compétences numériques et à d'autres types d'intérêts de croissance personnelle. Des millions de personnes étudient des milliers de cours, de n'importe où dans le monde. AulaPro sélectionne les meilleurs cours parmi différentes plateformes telles que Udemy et autres, afin que nos visiteurs puissent choisir le cours le plus approprié à leurs besoins, avec la certitude d'avoir sélectionné le meilleur parmi les meilleurs.
Les cours Udemy sont développés par des experts dans leurs domaines, dans le monde entier. Les cours que vous trouverez dans cette sélection d'AulaPro, ont dépassé l'évaluation de dizaines de milliers d'étudiants, parfois des centaines de milliers, avec une note moyenne supérieure à 4.5 sur 5, c'est donc vraiment une excellente option, et bien plus si vous pouvez obtenir une remise sur la valeur normale du cours.
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FINI DANS:
Problem Data Scientist est l'une des professions les plus appropriées pour prospérer au cours de ce siècle.
Il est numérique, orienté programmation et analytique. Il n'est donc pas surprenant que la demande de data scientists ait augmenté sur le marché du travail. Cependant, l'offre a été très limitée.
Il est difficile d'acquérir les compétences nécessaires pour être embauché en tant que data scientist. Et comment pouvez-vous faire cela? Les universités ont été lentes à créer des programmes spécialisés en science des données. (sans compter que celles qui existent sont très coûteuses et chronophages).
La plupart des cours en ligne se concentrent sur un sujet spécifique et il est difficile de comprendre comment la compétence qu'ils enseignent s'intègre dans le tableau d'ensemble. La solution La science des données est un domaine multidisciplinaire. Il couvre un large éventail de sujets. Compréhension du domaine de la science des données et du type d'analyse effectuée Mathématiques Statistiques Python Application de techniques statistiques avancées en Python Visualisation des données Apprentissage automatique.
Deep Learning Chacun de ces sujets s'appuie sur les précédents. Et vous risquez de vous perdre en cours de route si vous n'acquérez pas ces compétences dans le bon ordre. Par exemple, on aurait du mal à appliquer les techniques d'apprentissage automatique avant de comprendre les mathématiques sous-jacentes.
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Ou il peut être écrasant d'étudier l'analyse de régression en Python avant de savoir ce qu'est une régression. Par conséquent, dans le but de créer la formation en science des données la plus efficace, la plus rapide et la plus structurée disponible en ligne, nous avons créé le cours de science des données 202. Nous pensons qu'il s'agit du premier programme de formation qui résout le plus grand défi d'entrer dans le domaine des données. science avec toutes les ressources nécessaires en un seul endroit.
De plus, notre objectif est d'enseigner des sujets qui se déroulent de manière transparente et se complètent. Le cours vous apprend tout ce que vous devez savoir pour devenir un data scientist à une fraction du coût des programmes traditionnels (sans parler du temps que vous gagnerez).
Compétences
Introduction aux données et à la science des données
Big data, business intelligence, business analytics, machine learning et intelligence artificielle. Nous savons que ces mots à la mode appartiennent au domaine de la science des données, mais que signifient-ils tous ? pourquoi l'apprendre
En tant que candidat scientifique des données, vous devez comprendre les tenants et les aboutissants de chacun de ces domaines et reconnaître la bonne approche pour résoudre un problème. Cette introduction aux données et à la science des données vous donnera un aperçu complet de tous ces mots à la mode et de leur place dans le domaine de la science des données. .
Mathématiques
Apprendre les outils est la première étape pour faire de la science des données. Vous devez d'abord avoir une vue d'ensemble, puis examiner les pièces en détail. Nous examinons de plus près spécifiquement le calcul différentiel et l'algèbre linéaire, car ce sont les sous-domaines sur lesquels repose la science des données.
Pourquoi l'apprendre ? Le calcul et l'algèbre linéaire sont essentiels à la programmation en science des données. Si vous voulez comprendre les algorithmes avancés d'apprentissage automatique, vous avez besoin de ces compétences dans votre arsenal. .
statistiques
Vous devez penser comme un scientifique avant de pouvoir devenir un scientifique. Les statistiques entraînent votre esprit à formuler des problèmes sous forme d'hypothèses et vous donnent des techniques pour tester ces hypothèses, comme un scientifique. Pourquoi l'apprendre ? Ce cours vous donne non seulement les outils dont vous avez besoin, mais vous apprend également à les utiliser.
Les statistiques vous entraînent à penser comme un scientifique.
Python
Python est un langage de programmation relativement nouveau, et contrairement à R, c'est un langage de programmation à usage général. Vous pouvez tout faire avec ! Les applications Web, les jeux informatiques et la science des données font partie de ses nombreuses fonctionnalités. C'est pourquoi, en peu de temps, il a réussi à bouleverser de nombreuses disciplines.
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Des bibliothèques extrêmement puissantes ont été développées pour permettre la manipulation, la transformation et la visualisation des données. Là où Python brille vraiment, c'est quand il s'agit d'apprentissage automatique et en profondeur. Pourquoi l'apprendre ? Lorsqu'il s'agit de développer, de mettre en œuvre et de déployer des modèles d'apprentissage automatique via des frameworks puissants tels que scikit-learn, TensorFlow, etc. Python est un langage de programmation essentiel.
Tableau
Les scientifiques de TableauData n'ont pas seulement besoin de traiter des données et de résoudre des problèmes basés sur les données. Ils doivent également convaincre les dirigeants de l'entreprise des bonnes décisions à prendre. Ces cadres ne connaissent peut-être pas bien la science des données, de sorte que le scientifique des données doit être capable de présenter et de visualiser l'histoire des données d'une manière qu'ils comprennent.
C'est là qu'intervient Tableau et nous vous aiderons à devenir un conteur expert à l'aide des principaux logiciels de visualisation décisionnelle et de science des données. Pourquoi l'apprendre ? Un data scientist s'appuie sur des outils d'informatique décisionnelle tels que Tableau pour communiquer des résultats complexes à des décideurs non techniques.
Statistiques avancées
Les régressions, le clustering et l'analyse factorielle sont toutes des disciplines qui ont été inventées avant l'apprentissage automatique. Maintenant, cependant, toutes ces méthodes statistiques sont effectuées grâce à l'apprentissage automatique pour fournir des prédictions avec une précision inégalée. Cette section discutera de ces techniques en détail.
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