Data Science (Full Course)

Cette application est un excellent choix pour les débutants qui souhaitent apprendre la science des données grâce à des didacticiels vidéo interactifs et des leçons gratuites. De plus, cette application ne nécessite aucun processus d'inscription, ce qui la rend extrêmement conviviale et pratique à utiliser.

★ Qu'allez-vous apprendre dans ce cours ? ★

1. Le cours fournit toute la boîte à outils dont vous avez besoin pour devenir un data scientist

2. Remplissez votre CV avec des compétences en science des données recherchées

3. Apprenez l'analyse statistique, la programmation Python avec NumPy, pandas, matplotlib et Seaborn

4. Apprenez l'analyse statistique avancée, Tableau, l'apprentissage automatique avec des modèles de statistiques et scikit-learn, l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow

5. Impressionnez les enquêteurs en montrant une compréhension du domaine de la science des données

6. Comprendre les mathématiques derrière l'apprentissage automatique

7. Commencez à coder en Python et apprenez à l'utiliser pour l'analyse statistique

8. Effectuer des régressions linéaires et logistiques en Python

9. Être capable de créer des algorithmes d'apprentissage automatique en Python, en utilisant NumPy, statsmodels et scikit-learn

10. Appliquez vos compétences à des analyses de rentabilisation réelles

11. Utilisez des frameworks de Deep Learning à la pointe de la technologie tels que TensorFlow de Google

12. Développer une intuition commerciale tout en codant et en résolvant des tâches avec le Big Data

13. Déployez la puissance des réseaux de neurones profonds

14. Améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique en étudiant le sous-ajustement, le surajustement, la formation, la validation

15. Échauffez-vous les doigts car vous aurez hâte d'appliquer tout ce que vous avez appris ici à de plus en plus de situations réelles

16. Devenez Data Scientist et faites-vous embaucher

17. Maîtriser l'apprentissage automatique et l'utiliser au travail

18. Apprentissage en profondeur, apprentissage par transfert et réseaux de neurones utilisant le dernier Tensorflow 2.0

19. Utilisez des outils modernes que les grandes entreprises technologiques comme Google, Apple, Amazon et Meta utilisent

20. Présenter les projets de Data Science à la direction et aux parties prenantes

21. Apprenez quel modèle d'apprentissage automatique choisir pour chaque type de problème

22. Études de cas réels et projets pour comprendre comment les choses se font dans le monde réel

23. Apprenez les meilleures pratiques en matière de flux de travail de science des données

24. Implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique

25. Apprenez à programmer en Python en utilisant le dernier Python 3

26. Comment améliorer vos modèles d'apprentissage automatique

27. Apprenez à prétraiter les données, à les nettoyer et à analyser des données volumineuses.

28. Construisez un portefeuille de travaux à avoir sur votre CV

29. Configuration de l'environnement de développement pour la science des données et l'apprentissage automatique

30. Apprentissage supervisé et non supervisé

31. Apprentissage automatique sur les données de séries chronologiques

32. Explorez de grands ensembles de données à l'aide d'outils de visualisation de données comme Matplotlib et Seaborn

33. Explorez de grands ensembles de données et gérez les données à l'aide de Pandas

34. Apprenez NumPy et comment il est utilisé dans l'apprentissage automatique

35. Un portefeuille de projets de science des données et d'apprentissage automatique pour postuler à des emplois dans l'industrie avec tous les codes et cahiers fournis

36. En savoir plus sur l'ingénierie des données et comment des outils comme Hadoop, Spark et Kafka sont utilisés dans l'industrie

37. L'ensemble du processus de science des données

38. Concepts et applications cloud en science des données

39. Notions de base de données

40. Fondamentaux des statistiques nécessaires en science des données

41. Visualisations pour l'exploration de données et la présentation

42. Un aperçu de l'apprentissage statistique

43. L'essentiel de l'apprentissage automatique

44. Python plus avancé à appliquer à la science des données

45. Comprendre les bases de la probabilité

46. ​​Être capable de mettre en œuvre des statistiques de base

47. Comprendre comment utiliser diverses distributions statistiques

48. Appliquer des méthodes statistiques et des tests d'hypothèses aux problèmes de l'entreprise

49. Comprendre le fonctionnement des modèles de régression

50. Implémenter l'ANOVA à une voie et à deux voies

51. Être capable de comprendre différents types de données

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