Data Science (Full Course)

這個應用程序是初學者通過交互式視頻教程和免費課程學習數據科學的絕佳選擇。此外，這個應用程序不需要任何註冊過程，這使得它非常用戶友好和方便使用。

★ 這門課你會學到什麼？ ★

1. 本課程提供成為數據科學家所需的全部工具箱

2.用需求的數據科學技能填寫你的簡歷

3. 學習統計分析，使用 NumPy、pandas、matplotlib 和 Seaborn 進行 Python 編程

4. 學習高級統計分析、Tableau、使用統計模型和 scikit-learn 的機器學習、使用 TensorFlow 進行深度學習

5. 通過展示對數據科學領域的理解給面試官留下深刻印象

6. 了解機器學習背後的數學

7. 開始使用 Python 編碼並學習如何使用它進行統計分析

8. 在 Python 中執行線性和邏輯回歸

9. 能夠使用 NumPy、statsmodels 和 scikit-learn 在 Python 中創建機器學習算法

10. 將你的技能應用到現實生活中的商業案例中

11. 使用最先進的深度學習框架，例如 Google 的 TensorFlow

12. 在使用大數據編碼和解決任務時培養商業直覺

13. 發揮深度神經網絡的力量

14. 通過研究欠擬合、過擬合、訓練、驗證來改進機器學習算法

15. 熱身，因為你會渴望將在這裡學到的一切應用到越來越多的現實生活中

16. 成為一名數據科學家並被錄用

17.掌握機器學習並在工作中使用它

18. 使用最新 TensorFlow 2.0 的深度學習、遷移學習和神經網絡

19.使用谷歌、蘋果、亞馬遜和Meta等大型科技公司使用的現代工具

20. 向管理層和利益相關者展示數據科學項目

21. 了解為每種類型的問題選擇哪種機器學習模型

22. 現實生活中的案例研究和項目，以了解現實世界中的事情是如何完成的

23. 學習數據科學工作流程的最佳實踐

24. 實現機器學習算法

25. 學習如何使用最新的 Python 3 在 Python 中編程

26. 如何改進你的機器學習模型

27. 學習預處理數據，清洗數據，分析大數據。

28. 在你的簡歷上建立一個工作組合

29. 數據科學和機器學習的開發者環境設置

30. 有監督和無監督學習

31. 時間序列數據的機器學習

32. 使用 Matplotlib 和 Seaborn 等數據可視化工具探索大型數據集

33. 使用 Pandas 探索大型數據集和整理數據

34. 學習 NumPy 以及如何在機器學習中使用它

35. 數據科學和機器學習項目組合，用於申請行業工作，並提供所有代碼和筆記本

36. 了解數據工程以及行業中如何使用 Hadoop、Spark 和 Kafka 等工具

37. 整個數據科學過程

38. 數據科學中的雲概念和應用

39. 數據庫概念

40. 數據科學所需的統計學基礎

41. 數據挖掘和展示的可視化

42. 統計學習概述

43.機器學習要領

44. 更高級的 Python 應用到數據科學

45.了解概率的基礎知識

46. 能夠執行基本統計

47. 了解如何使用各種統計分佈

48. 將統計方法和假設檢驗應用於業務問題

49. 了解回歸模型的工作原理

50.實施單向和雙向方差分析

51. 能夠理解不同類型的數據

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