Data Science (Full Course)

このアプリは、初心者がインタラクティブなビデオ チュートリアルと無料のレッスンを通じてデータ サイエンスを学ぶのに最適です。また、このアプリはサインアッププロセスを必要としないため、非常にユーザーフレンドリーで便利に使用できます.

★ このコースで学ぶことは何ですか？ ★

1. このコースは、データサイエンティストになるために必要なツールボックス全体を提供します

2. 履歴書に需要のあるデータ サイエンス スキルを記入する

3. 統計分析、NumPy、pandas、matplotlib、Seaborn を使用した Python プログラミングを学ぶ

4. 高度な統計分析、Tableau、統計モデルと scikit-learn を使用した機械学習、TensorFlow を使用した深層学習を学ぶ

5. データサイエンス分野への理解を示すことで面接官に好印象を与える

6.機械学習の背後にある数学を理解する

7. Python でコーディングを開始し、それを統計分析に使用する方法を学ぶ

8. Python で線形およびロジスティック回帰を実行する

9. NumPy、statsmodels、scikit-learn を使用して、Python で機械学習アルゴリズムを作成できる

10.実際のビジネスケースにスキルを適用する

11. Google の TensorFlow などの最先端のディープ ラーニング フレームワークを使用する

12.ビッグデータを使用してタスクをコーディングおよび解決しながら、ビジネスの直感を開発する

13. ディープ ニューラル ネットワークの力を解き放つ

14. アンダーフィッティング、オーバーフィッティング、トレーニング、検証を研究して機械学習アルゴリズムを改善する

15. ここで学んだすべてのことを、より多くの現実の状況に適用したいと思うようになるので、指を温めてください。

16. データサイエンティストになって雇われる

17. 機械学習をマスターし、仕事で使用する

18. 最新の Tensorflow 2.0 を使用したディープ ラーニング、転移学習、ニューラル ネットワーク

19. Google、Apple、Amazon、Meta などの大手テクノロジー企業が使用する最新のツールを使用する

20.データサイエンスプロジェクトを経営陣と利害関係者に提示する

21. 問題の種類ごとにどの機械学習モデルを選択するかを学ぶ

22. 現実世界で物事がどのように行われているかを理解するための実際のケーススタディとプロジェクト

23. データ サイエンス ワークフローに関するベスト プラクティスを学ぶ

24.機械学習アルゴリズムを実装する

25. 最新の Python 3 を使用して Python でプログラミングする方法を学ぶ

26. 機械学習モデルを改善する方法

27. データの前処理、データのクリーニング、大規模データの分析を学びます。

28. 履歴書に載せる仕事のポートフォリオを作る

29. データサイエンスと機械学習のための開発者環境のセットアップ

30. 教師あり学習と教師なし学習

31.時系列データの機械学習

32. Matplotlib や Seaborn などのデータ視覚化ツールを使用して大規模なデータセットを探索する

33. Pandas を使用して大規模なデータセットを探索し、データをまとめる

34. NumPy と機械学習での使用方法を学ぶ

35. 提供されるすべてのコードとノートブックを使用して、業界の仕事に応募するためのデータ サイエンスおよび機械学習プロジェクトのポートフォリオ

36. データ エンジニアリングと、Hadoop、Spark、Kafka などのツールが業界でどのように使用されているかについて学ぶ

37. データサイエンスプロセス全体

38. データ サイエンスにおけるクラウドの概念と応用

39. データベースの概念

40. データサイエンスで必要とされる統計の基礎

41. データマイニングとプレゼンテーションのための視覚化

42. 統計学習の概要

43. 機械学習の要点

44.データサイエンスに適用するためのより高度なPython

45. 確率の基礎を理解する

46. 基本的な統計を実装できる

47. さまざまな統計分布の使い方を理解する

48. 統計手法と仮説検定をビジネス上の問題に適用する

49.回帰モデルの仕組みを理解する

50. 一元配置と二元配置の ANOVA を実装する

51. さまざまな種類のデータを理解できる

★免責事項★

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★アイコンクレジット★

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