bart
PRO
- Сообщения
- 44.554
- Реакции
- 22.519
Data Science 101: Методология, Python и основная математика
Data Science 101: Methodology, Python, and Essential Math
Udemy
Описание
Добро пожаловать! Рад тебя видеть. Я уверен, что к концу вы многому научитесь и приобретете ценный навык . Вы можете думать о курсе как о трех частях , и я представляю материал в каждой части по-разному. Например, в последнем разделе математика, необходимая для науки о данных, почти полностью представлена на доске.
В первом разделе Data Science 101 рассматриваются общие вопросы, которые задают такие увлеченные ученики, как вы (например, чем на самом деле занимаются специалисты по данным, какой язык лучше всего подходит для науки о данных, и обращаются к различным терминам (большие данные, интеллектуальный анализ данных и сравнение терминов, таких как машина) обучение против глубокого обучения).
После этого вы изучите методологию науки о данных на примере медицинского страхования . Вы увидите типичные шаги и методы анализа данных, используемые профессионалами в области данных. Вы можете быть удивлены, узнав, что на самом деле существуют другие роли, помимо специалистов по данным. Затем, если вас интересуют машинное обучение и обработка естественного языка, мы создадим простого чат-бота, чтобы вы могли четко понять, что происходит. Однажды вы, возможно, будете строить такие системы.
Следующий раздел представляет собой введение в науку о данных в Python. У вас будет возможность освоить Python для науки о данных, поскольку за каждым разделом следует задание, которое позволяет вам практиковать свои навыки. К концу раздела вы поймете основы Python , структуры решений и циклов, функции Python, способы работы с вложенными данными и понимание списков . Последняя часть покажет вам, как использовать две самые популярные библиотеки для науки о данных, Numpy и Pandas .
Последний раздел посвящен математике, необходимой для науки о данных . Вы освоите линейную алгебру для науки о данных, а также вероятности и статистику. Моя цель в части линейной алгебры состояла в том, чтобы познакомить вас со всеми необходимыми концепциями и интуицией, чтобы вы могли понять часто используемую технику подбора данных, называемую методом наименьших квадратов. Я также хотел уделить много времени вероятности, как классической, так и байесовской, поскольку рассуждение о проблемах - гораздо более сложный аспект науки о данных, чем просто статистический анализ.
Так что не ждите, начните Data Science 101 и развивайте современные навыки. Если вам не понравился курс по какой-либо причине, Udemy предлагает 30-дневную гарантию возврата денег.
Для кого этот курс:
Материал на английском языке
Продажник:
Скачать:
Data Science 101: Methodology, Python, and Essential Math
Udemy
Описание
Добро пожаловать! Рад тебя видеть. Я уверен, что к концу вы многому научитесь и приобретете ценный навык . Вы можете думать о курсе как о трех частях , и я представляю материал в каждой части по-разному. Например, в последнем разделе математика, необходимая для науки о данных, почти полностью представлена на доске.
В первом разделе Data Science 101 рассматриваются общие вопросы, которые задают такие увлеченные ученики, как вы (например, чем на самом деле занимаются специалисты по данным, какой язык лучше всего подходит для науки о данных, и обращаются к различным терминам (большие данные, интеллектуальный анализ данных и сравнение терминов, таких как машина) обучение против глубокого обучения).
После этого вы изучите методологию науки о данных на примере медицинского страхования . Вы увидите типичные шаги и методы анализа данных, используемые профессионалами в области данных. Вы можете быть удивлены, узнав, что на самом деле существуют другие роли, помимо специалистов по данным. Затем, если вас интересуют машинное обучение и обработка естественного языка, мы создадим простого чат-бота, чтобы вы могли четко понять, что происходит. Однажды вы, возможно, будете строить такие системы.
Следующий раздел представляет собой введение в науку о данных в Python. У вас будет возможность освоить Python для науки о данных, поскольку за каждым разделом следует задание, которое позволяет вам практиковать свои навыки. К концу раздела вы поймете основы Python , структуры решений и циклов, функции Python, способы работы с вложенными данными и понимание списков . Последняя часть покажет вам, как использовать две самые популярные библиотеки для науки о данных, Numpy и Pandas .
Последний раздел посвящен математике, необходимой для науки о данных . Вы освоите линейную алгебру для науки о данных, а также вероятности и статистику. Моя цель в части линейной алгебры состояла в том, чтобы познакомить вас со всеми необходимыми концепциями и интуицией, чтобы вы могли понять часто используемую технику подбора данных, называемую методом наименьших квадратов. Я также хотел уделить много времени вероятности, как классической, так и байесовской, поскольку рассуждение о проблемах - гораздо более сложный аспект науки о данных, чем просто статистический анализ.
Так что не ждите, начните Data Science 101 и развивайте современные навыки. Если вам не понравился курс по какой-либо причине, Udemy предлагает 30-дневную гарантию возврата денег.
Для кого этот курс:
- Новички в области науки о данных или те, кто интересуется карьерой в области науки о данных.
- Лица, рассматривающие возможность переключения полей.
- Лица, которые хотят получить общую картину, прежде чем сосредоточиться на конкретных темах Data Science.
- Вас интересует Введение в науку о данных в Python.
- Вы заинтересованы в изучении математики, необходимой для науки о данных.
- Никто. Этот курс идеально подходит для новичков в области науки о данных.
Материал на английском языке
Продажник:
Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователь группы: PRO
Качать без ограничений Купить доступ к 1 теме
Качать без ограничений Купить доступ к 1 теме
Скрытое содержимое для пользователей: Ferr
