Data Science (Full Course)

이 앱은 대화형 비디오 자습서 및 무료 강의를 통해 데이터 과학을 배우는 초보자에게 탁월한 선택입니다. 또한 이 앱은 가입 절차가 필요하지 않아 매우 사용자 친화적이고 사용하기 편리합니다.

★ 이 과정에서 무엇을 배우게 됩니까? ★

1. 이 과정은 데이터 과학자가 되는 데 필요한 전체 도구 상자를 제공합니다.

2. 수요가 많은 데이터 과학 기술로 이력서 작성

3. 통계 분석, NumPy, pandas, matplotlib 및 Seaborn을 사용한 Python 프로그래밍 배우기

4. 고급 통계 분석, Tableau, 통계 모델을 사용한 기계 학습 및 TensorFlow를 사용한 scikit-learn, 딥 러닝 배우기

5. 데이터 과학 분야에 대한 이해를 보여주어 면접관에게 깊은 인상을 남깁니다.

6. 머신 러닝 이면의 수학 이해하기

7. Python으로 코딩을 시작하고 통계 분석에 사용하는 방법을 배웁니다.

8. Python에서 선형 및 로지스틱 회귀 수행

9. NumPy, statsmodels 및 scikit-learn을 사용하여 Python에서 기계 학습 알고리즘을 생성할 수 있습니다.

10. 실제 비즈니스 사례에 기술 적용

11. Google의 TensorFlow와 같은 최첨단 딥 러닝 프레임워크 사용

12. 빅데이터로 과제를 코딩하고 해결하면서 비즈니스 직관력 개발

13. 심층 신경망의 힘을 펼쳐라

14. underfitting, overfitting, training, validation을 연구하여 Machine Learning 알고리즘을 개선합니다.

15. 여기에서 배운 모든 것을 점점 더 많은 실제 상황에 적용하기를 열망하게 될 것이므로 손가락을 워밍업하십시오.

16. 데이터 과학자가 되어 채용

17. 머신 러닝을 마스터하고 업무에 활용하기

18. 최신 Tensorflow 2.0을 사용한 딥 러닝, 전이 학습 및 신경망

19. Google, Apple, Amazon 및 Meta와 같은 대기업이 사용하는 최신 도구 사용

20. 경영진 및 이해 관계자에게 데이터 과학 프로젝트 발표

21. 각 문제 유형에 대해 어떤 머신 러닝 모델을 선택해야 하는지 알아보십시오.

22. 실제 세계에서 일이 어떻게 수행되는지 이해하기 위한 실제 사례 연구 및 프로젝트

23. 데이터 과학 워크플로에 관한 모범 사례 알아보기

24. 기계 학습 알고리즘 구현

25. 최신 Python 3를 사용하여 Python으로 프로그래밍하는 방법 배우기

26. 기계 학습 모델을 개선하는 방법

27. 데이터를 사전 처리하고, 데이터를 정리하고, 대용량 데이터를 분석하는 방법을 배웁니다.

28. 이력서에 포함할 작업 포트폴리오 구축

29. 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 개발자 환경 설정

30. 지도 및 비지도 학습

31. 시계열 데이터에 대한 머신 러닝

32. Matplotlib 및 Seaborn과 같은 데이터 시각화 도구를 사용하여 대규모 데이터 세트 탐색

33. Pandas를 사용하여 대규모 데이터 세트 및 랭글 데이터 탐색

34. NumPy와 기계 학습에서 사용되는 방법 배우기

35. 모든 코드와 노트북이 제공되는 업계 일자리 지원을 위한 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트 포트폴리오

36. 데이터 엔지니어링에 대해 배우고 Hadoop, Spark 및 Kafka와 같은 도구가 업계에서 어떻게 사용되는지 알아보십시오.

37. 전체 데이터 과학 프로세스

38. 데이터 과학에서의 클라우드 개념 및 응용

39. 데이터베이스 개념

40. 데이터 과학에서 필요한 통계 기초

41. 데이터 마이닝 및 프레젠테이션을 위한 시각화

42. 통계 학습 개요

43. 머신러닝의 핵심

44. 데이터 과학에 적용할 고급 Python

45. 확률의 기초 이해하기

46. ​​기초통계를 구현할 수 있다.

47. 다양한 통계적 분포를 사용하는 방법 이해

48. 비즈니스 문제에 통계적 방법 및 가설 테스트 적용

49. 회귀 모델의 작동 방식 이해

50. 일원 분산 분석 및 양방향 ANOVA 구현

51. 다양한 유형의 데이터를 이해할 수 있습니다.

★ 면책사항 ★

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