Data Science (Full Course)

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★ 这门课你会学到什么？ ★

1. 本课程提供成为数据科学家所需的全部工具箱

2.用需求的数据科学技能填写你的简历

3. 学习统计分析，使用 NumPy、pandas、matplotlib 和 Seaborn 进行 Python 编程

4. 学习高级统计分析、Tableau、使用统计模型和 scikit-learn 的机器学习、使用 TensorFlow 进行深度学习

5. 通过展示对数据科学领域的理解给面试官留下深刻印象

6. 了解机器学习背后的数学

7. 开始使用 Python 编码并学习如何使用它进行统计分析

8. 在 Python 中执行线性和逻辑回归

9. 能够使用 NumPy、statsmodels 和 scikit-learn 在 Python 中创建机器学习算法

10. 将你的技能应用到现实生活中的商业案例中

11. 使用最先进的深度学习框架，例如 Google 的 TensorFlow

12. 在使用大数据编码和解决任务时培养商业直觉

13. 发挥深度神经网络的力量

14. 通过研究欠拟合、过拟合、训练、验证来改进机器学习算法

15. 热身，因为你会渴望将在这里学到的一切应用到越来越多的现实生活中

16. 成为一名数据科学家并被录用

17.掌握机器学习并在工作中使用它

18. 使用最新 TensorFlow 2.0 的深度学习、迁移学习和神经网络

19.使用谷歌、苹果、亚马逊和Meta等大型科技公司使用的现代工具

20. 向管理层和利益相关者展示数据科学项目

21. 了解为每种类型的问题选择哪种机器学习模型

22. 现实生活中的案例研究和项目，以了解现实世界中的事情是如何完成的

23. 学习数据科学工作流程的最佳实践

24. 实现机器学习算法

25. 学习如何使用最新的 Python 3 在 Python 中编程

26. 如何改进你的机器学习模型

27. 学习预处理数据，清洗数据，分析大数据。

28. 在你的简历上建立一个工作组合

29. 数据科学和机器学习的开发者环境设置

30. 有监督和无监督学习

31. 时间序列数据的机器学习

32. 使用 Matplotlib 和 Seaborn 等数据可视化工具探索大型数据集

33. 使用 Pandas 探索大型数据集和整理数据

34. 学习 NumPy 以及如何在机器学习中使用它

35. 数据科学和机器学习项目组合，用于申请行业工作，并提供所有代码和笔记本

36. 了解数据工程以及行业中如何使用 Hadoop、Spark 和 Kafka 等工具

37. 整个数据科学过程

38. 数据科学中的云概念和应用

39. 数据库概念

40. 数据科学所需的统计学基础

41. 数据挖掘和展示的可视化

42. 统计学习概述

43.机器学习要领

44. 更高级的 Python 应用到数据科学

45.了解概率的基础知识

46. 能够执行基本统计

47. 了解如何使用各种统计分布

48. 将统计方法和假设检验应用于业务问题

49. 了解回归模型的工作原理

50.实施单向和双向方差分析

51. 能够理解不同类型的数据

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