データサイエンスの包括的なトレーニング：数学、統計、Python、Pythonの高度な統計、深層学習と機械学習
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Udemyは、デジタルスキルやその他のタイプの個人的な成長への関心をトレーニングするための世界で最も関連性の高いeラーニングプラットフォームのXNUMXつです。 何百万人もの人々が、世界中のどこからでも何千ものコースを勉強しています。 AulaProは、Udemyなどのさまざまなプラットフォームから最高のコースを選択するため、訪問者は、最高の中から最高のものを確実に選択して、ニーズに最も適したコースを選択できます。
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問題データサイエンティストは、今世紀に成功するのに最も適した職業のXNUMXつです。
それはデジタルで、プログラミング指向で分析的です。 したがって、データサイエンティストの需要が雇用市場で増加していることは驚くべきことではありません。 しかし、供給は非常に限られています。
データサイエンティストとして採用するために必要なスキルを習得することは困難です。 そして、どうすればそれを行うことができますか？ 大学は、専門的なデータサイエンスプログラムの作成に遅れをとっています。 （存在するものは非常に高価で時間がかかることは言うまでもありません）。
ほとんどのオンラインコースは特定のトピックに焦点を合わせており、彼らが教えるスキルが全体像にどのように適合するかを理解するのは困難です。 ソリューションデータサイエンスは、学際的な分野です。 幅広いトピックをカバーしています。 データサイエンスの分野と実行された分析の種類の理解数学統計PythonPythonデータ視覚化機械学習における高度な統計手法の適用。
ディープラーニングこれらの各トピックは、前のトピックに基づいています。 また、これらのスキルを正しい順序で習得しないと、途中で道に迷うリスクがあります。 たとえば、基礎となる数学を理解する前に、機械学習技術を適用するのに苦労するでしょう。
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または、回帰が何であるかを知る前に、Pythonで回帰分析を研究することは圧倒される可能性があります。 そのため、オンラインで利用できる最も効果的で時間効率の高い構造化されたデータサイエンストレーニングを作成するために、データサイエンスコース202を作成しました。これは最大の問題を解決する最初のトレーニングプログラムであると考えています。必要なすべてのリソースをXNUMXか所にまとめたデータサイエンス。
さらに、私たちの目標は、シームレスに流れ、互いに補完し合うトピックを教えることです。 このコースでは、従来のプログラムの数分のXNUMXのコストでデータサイエンティストになるために知っておく必要のあるすべてのことを学びます（節約できる時間は言うまでもありません）。
スキル
データとデータサイエンスの紹介
ビッグデータ、ビジネスインテリジェンス、ビジネス分析、機械学習、人工知能。 これらの流行語はデータサイエンスの分野に属していることはわかっていますが、それらはすべてどういう意味ですか？ なぜそれを学ぶのか
データサイエンティストの候補者として、これらの各領域の詳細を理解し、問題を解決するための適切なアプローチを認識する必要があります。 このデータとデータサイエンスの概要では、これらすべての流行語と、それらがデータサイエンスの領域に適合する場所を包括的に説明します。 。
数学
ツールを学ぶことは、データサイエンスを行うための最初のステップです。 最初に全体像を見てから、パーツを詳細に調べる必要があります。 データサイエンスの基礎となるサブフィールドである微積分と線形代数を特に詳しく見ていきます。
なぜそれを学ぶのですか？ 微積分と線形代数は、データサイエンスプログラミングに不可欠です。 高度な機械学習アルゴリズムを理解したい場合は、これらのスキルが必要です。 。
統計
科学者になる前に、科学者のように考える必要があります。 統計は、問題を仮説として組み立てるように心を鍛え、科学者のようにこれらの仮説をテストするためのテクニックを提供します。 なぜそれを学ぶのですか？ このコースでは、必要なツールを提供するだけでなく、それらの使用方法も学習します。
統計は、科学者のように考えるようにあなたを訓練します。
Python
Pythonは比較的新しいプログラミング言語であり、Rとは異なり、汎用プログラミング言語です。 あなたはそれで何でもすることができます！ Webアプリケーション、コンピューターゲーム、およびデータサイエンスは、その機能の多くに含まれています。 そのため、彼は短期間で多くの分野を混乱させることができました。
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データの操作、変換、および視覚化を可能にするために、非常に強力なライブラリが開発されました。 ただし、Pythonが本当に優れているのは、機械とディープラーニングの場合です。 なぜそれを学ぶのですか？ scikit-learn、TensorFlowなどの強力なフレームワークを介した機械学習モデルの開発、デプロイ、デプロイに関しては。 Pythonは不可欠なプログラミング言語です。
タブロー
TableauDataの科学者は、データを処理してデータ主導の問題を解決する必要はありません。 また、会社の幹部に正しい決定を下すよう説得する必要があります。 これらの幹部はデータサイエンスに精通していない可能性があるため、データサイエンティストは、データストーリーを理解できる方法で提示し、視覚化できる必要があります。
そこでTableauが登場し、最先端のビジネスインテリジェンスおよびデータサイエンス視覚化ソフトウェアを使用して、エキスパートストーリーテラーになるお手伝いをします。 なぜそれを学ぶのですか？ データサイエンティストは、Tableauなどのビジネスインテリジェンスツールを使用して、技術的でない意思決定者に複雑な結果を伝達します。
高度な統計
回帰、クラスタリング、および因子分析はすべて、機械学習の前に発明された分野です。 しかし現在、これらの統計手法はすべて機械学習を通じて行われ、比類のない精度で予測を提供しています。 このセクションでは、これらの手法について詳しく説明します。
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