Data Science (Full Course)

Diese App ist eine ausgezeichnete Wahl für Anfänger, um Data Science durch interaktive Video-Tutorials und kostenlose Lektionen zu lernen. Außerdem erfordert diese App keinen Anmeldevorgang, was sie äußerst benutzerfreundlich und bequem zu bedienen macht.

★ Was wirst du in diesem Kurs lernen? ★

1. Der Kurs bietet die gesamte Toolbox, die Sie benötigen, um Data Scientist zu werden

2. Füllen Sie Ihren Lebenslauf mit gefragten datenwissenschaftlichen Fähigkeiten aus

3. Lernen Sie statistische Analyse, Python-Programmierung mit NumPy, Pandas, Matplotlib und Seaborn

4. Lernen Erweiterte statistische Analysen, Tableau, maschinelles Lernen mit Statistikmodellen und scikit-learn, Deep Learning mit TensorFlow

5. Beeindrucken Sie Interviewer, indem Sie ein Verständnis für den Bereich Data Science zeigen

6. Verstehen Sie die Mathematik hinter maschinellem Lernen

7. Beginnen Sie mit dem Programmieren in Python und lernen Sie, wie Sie es für statistische Analysen verwenden

8. Führen Sie lineare und logistische Regressionen in Python durch

9. In der Lage sein, Algorithmen für maschinelles Lernen in Python mit NumPy, Statsmodels und Scikit-Learn zu erstellen

10. Wenden Sie Ihre Fähigkeiten auf reale Geschäftsfälle an

11. Verwenden Sie hochmoderne Deep-Learning-Frameworks wie Googles TensorFlow

12. Entwickeln Sie eine Geschäftsintuition beim Codieren und Lösen von Aufgaben mit Big Data

13. Entfalten Sie die Kraft tiefer neuronaler Netze

14. Verbessern Sie die Algorithmen des maschinellen Lernens, indem Sie Underfitting, Overfitting, Training und Validierung untersuchen

15. Wärmen Sie Ihre Finger auf, denn Sie werden begierig darauf sein, alles, was Sie hier gelernt haben, auf immer mehr reale Situationen anzuwenden

16. Werde Data Scientist und werde eingestellt

17. Beherrsche maschinelles Lernen und nutze es bei der Arbeit

18. Deep Learning, Transfer Learning und neuronale Netze mit dem neuesten Tensorflow 2.0

19. Verwenden Sie moderne Tools, die große Technologieunternehmen wie Google, Apple, Amazon und Meta verwenden

20. Präsentieren Sie Data Science-Projekte dem Management und den Stakeholdern

21. Erfahren Sie, welches Modell des maschinellen Lernens Sie für jede Art von Problem auswählen sollten

22. Fallstudien und Projekte aus dem wirklichen Leben, um zu verstehen, wie Dinge in der realen Welt gemacht werden

23. Lernen Sie Best Practices für den Data Science Workflow kennen

24. Implementieren Sie Algorithmen für maschinelles Lernen

25. Erfahren Sie, wie Sie mit Python mit dem neuesten Python 3 programmieren

26. So verbessern Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen

27. Lernen Sie, Daten vorzuverarbeiten, Daten zu bereinigen und große Datenmengen zu analysieren.

28. Erstellen Sie ein Portfolio von Arbeiten, die Sie in Ihrem Lebenslauf haben sollten

29. Einrichtung der Entwicklerumgebung für Data Science und maschinelles Lernen

30. Beaufsichtigtes und unbeaufsichtigtes Lernen

31. Maschinelles Lernen auf Zeitreihendaten

32. Untersuchen Sie große Datensätze mit Datenvisualisierungstools wie Matplotlib und Seaborn

33. Untersuchen Sie große Datensätze und Wrangle-Daten mit Pandas

34. Lernen Sie NumPy und wie es beim maschinellen Lernen verwendet wird

35. Ein Portfolio von Data Science- und Machine Learning-Projekten, um sich mit allen bereitgestellten Codes und Notebooks für Jobs in der Branche zu bewerben

36. Erfahren Sie mehr über Data Engineering und wie Tools wie Hadoop, Spark und Kafka in der Branche verwendet werden

37. Der gesamte Data-Science-Prozess

38. Cloud-Konzepte & Anwendung in Data Science

39. Datenbankkonzepte

40. Statistische Grundlagen nach Bedarf in Data Science

41. Visualisierungen für Data Mining und Präsentation

42. Ein Überblick über statistisches Lernen

43. Die Grundlagen des maschinellen Lernens

44. Fortgeschritteneres Python zur Anwendung bei Data Science

45. Verstehe die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit

46. ​​In der Lage sein, grundlegende Statistiken zu implementieren

47. Verstehen, wie man verschiedene statistische Verteilungen verwendet

48. Wenden Sie statistische Methoden und Hypothesentests auf Geschäftsprobleme an

49. Verstehen, wie Regressionsmodelle funktionieren

50. Implementieren Sie eine Einweg- und eine Zweiweg-ANOVA

51. In der Lage sein, verschiedene Arten von Daten zu verstehen

★ Haftungsausschluss ★

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