Data Science (Full Course)

Questa app è una scelta eccellente per i principianti per imparare la scienza dei dati attraverso tutorial video interattivi e lezioni gratuite. Inoltre, questa app non richiede alcun processo di registrazione, il che la rende estremamente intuitiva e comoda da usare.

★ Cosa imparerai in questo corso? ★

1. Il corso fornisce l'intero toolbox di cui hai bisogno per diventare un data scientist

2. Riempi il tuo curriculum con le competenze di scienza dei dati richieste

3. Impara l'analisi statistica, la programmazione Python con NumPy, panda, matplotlib e Seaborn

4. Scopri l'analisi statistica avanzata, Tableau, Machine Learning con modelli di statistiche e scikit-learn, Deep learning con TensorFlow

5. Stupisci gli intervistatori mostrando una comprensione del campo della scienza dei dati

6. Comprendere la matematica alla base dell'apprendimento automatico

7. Inizia a programmare in Python e impara come usarlo per l'analisi statistica

8. Eseguire regressioni lineari e logistiche in Python

9. Essere in grado di creare algoritmi di Machine Learning in Python, utilizzando NumPy, statsmodels e scikit-learn

10. Applica le tue abilità a casi aziendali reali

11. Utilizza framework di Deep Learning all'avanguardia come TensorFlow di Google

12. Sviluppa un'intuizione aziendale mentre codifichi e risolvi compiti con big data

13. Spiega il potere delle reti neurali profonde

14. Migliorare gli algoritmi di Machine Learning studiando underfitting, overfitting, training, validation

15. Riscalda le dita perché sarai ansioso di applicare tutto ciò che hai imparato qui a situazioni sempre più reali

16. Diventa un Data Scientist e fatti assumere

17. Padroneggia l'apprendimento automatico e usalo sul lavoro

18. Deep Learning, Transfer Learning e Reti Neurali utilizzando l'ultimo Tensorflow 2.0

19. Utilizza strumenti moderni utilizzati dalle grandi aziende tecnologiche come Google, Apple, Amazon e Meta

20. Presentare i progetti di Data Science al management e alle parti interessate

21. Scopri quale modello di Machine Learning scegliere per ogni tipo di problema

22. Casi di studio e progetti di vita reale per capire come vengono fatte le cose nel mondo reale

23. Scopri le best practice quando si tratta di Data Science Workflow

24. Implementare algoritmi di Machine Learning

25. Impara come programmare in Python usando l'ultimo Python 3

26. Come migliorare i tuoi modelli di Machine Learning

27. Impara a pre-elaborare i dati, pulire i dati e analizzare dati di grandi dimensioni.

28. Costruisci un portfolio di lavoro da inserire nel tuo curriculum

29. Configurazione dell'ambiente di sviluppo per Data Science e Machine Learning

30. Apprendimento supervisionato e non supervisionato

31. Apprendimento automatico su dati di serie temporali

32. Esplora grandi set di dati utilizzando strumenti di visualizzazione dei dati come Matplotlib e Seaborn

33. Esplora set di dati di grandi dimensioni e confronta i dati utilizzando Pandas

34. Impara NumPy e come viene utilizzato in Machine Learning

35. Un portfolio di progetti di Data Science e Machine Learning per candidarsi a lavori nel settore con tutto il codice e i notebook forniti

36. Scopri l'ingegneria dei dati e come vengono utilizzati strumenti come Hadoop, Spark e Kafka nel settore

37. L'intero processo di Data Science

38. Concetti e applicazioni cloud nella scienza dei dati

39. Concetti di database

40. Fondamenti di statistica secondo necessità in Data Science

41. Visualizzazioni per data mining e presentazione

42. Una panoramica sull'apprendimento statistico

43. Gli elementi essenziali dell'apprendimento automatico

44. Python più avanzato da applicare a Data Science

45. Comprendere le basi della probabilità

46. ​​Essere in grado di implementare statistiche di base

47. Comprendere come utilizzare varie distribuzioni statistiche

48. Applicare metodi statistici e test di ipotesi ai problemi aziendali

49. Comprendere come funzionano i modelli di regressione

50. Implementare ANOVA unidirezionale e bidirezionale

51. Essere in grado di comprendere diversi tipi di dati

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