数据科学课程：完整的数据科学训练营 2023
完整的数据科学培训：数学、统计学、Python、Python 高级统计学、机器学习和深度学习
讲师：365 Careers
口袋资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！
用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。
您将学到
- 本课程提供成为数据科学家所需的全部工具箱
- 用紧缺的数据科学技能充实你的简历：统计分析、使用 NumPy、pandas、matplotlib 和 Seaborn 的 Python 编程、高级统计分析、Tableau、使用 stats 模型和 scikit-learn 的机器学习、使用 TensorFlow 的深度学习
- 了解数据科学领域，给面试官留下深刻印象
- 了解如何预处理数据
- 了解机器学习背后的数学知识（这绝对是必修课程，其他课程不会教授！）。
- 开始使用 Python 编程，学习如何使用 Python 进行统计分析
- 用 Python 进行线性回归和逻辑回归
- 进行聚类分析和因素分析
- 能够使用 NumPy、statsmodels 和 scikit-learn 在 Python 中创建机器学习算法
- 在实际业务案例中运用您的技能
- 使用最先进的深度学习框架（如 Google 的 TensorFlow）在使用大数据进行编码和解决任务时培养商业直觉
- 发挥深度神经网络的威力
- 通过研究欠拟合、过拟合、训练、验证、n 倍交叉验证、测试以及超参数如何提高性能，改进机器学习算法
- 为您的手指热身，因为您将迫不及待地把在这里学到的所有知识应用到越来越多的实际情况中去
要求
- 无需任何经验。我们将从基础开始
- 您需要安装 Anaconda。我们将逐步向您演示如何安装
- Microsoft Excel 2003、2010、2013、2016 或 365
说明
问题所在
数据科学家是本世纪最适合发展的职业之一。它具有数字化、编程导向和分析性等特点。因此，就业市场对数据科学家的需求激增也就不足为奇了。
然而，供应却非常有限。要获得受聘为数据科学家所需的技能非常困难。
如何才能做到这一点？
大学在创建专门的数据科学课程方面进展缓慢。(更何况，现有的专业也非常昂贵和耗时）
大多数在线课程都集中在一个特定的主题上，很难理解他们所教授的技能如何与整个画面相匹配
解决方案
数据科学是一个多学科领域。它涵盖了广泛的主题。
- 了解数据科学领域和分析类型
- 数学
- 统计资料
- Python
- 在 Python 中应用高级统计技术
- 数据可视化
- 机器学习
- 深度学习
每一个主题都建立在前一个主题的基础上。如果不按正确的顺序掌握这些技能，就有可能迷失方向。例如，在了解底层数学之前，就很难应用机器学习技术。或者，在了解什么是回归之前，学习 Python 的回归分析会让人不知所措。
因此，为了创建最有效、最省时、最结构化的在线数据科学培训，我们创建了《2023 年数据科学课程》。
我们相信，这是第一个能够解决进入数据科学领域所面临的最大挑战的培训计划–在一个地方获得所有必要的资源。
此外，我们的重点是教授流畅且相辅相成的主题。本课程教授您成为数据科学家所需的一切知识，而费用仅为传统课程的一小部分（更不用说节省的时间了）。
技能
1. 数据和数据科学入门
大数据、商业智能、商业分析、机器学习和人工智能。我们知道这些流行语属于数据科学领域，但它们都意味着什么呢？
作为一名候选数据科学家，您必须了解这些领域的来龙去脉，并认识到解决问题的适当方法。本 “数据和数据科学入门 “将让您全面了解所有这些热门词汇，以及它们在数据科学领域中的定位。
2. 数学
学习工具是进行数据科学研究的第一步。你必须先看到全局，然后再详细研究各个部分。
我们特别详细介绍了微积分和线性代数，因为它们是数据科学所依赖的子领域。
为什么要学？
微积分和线性代数对于数据科学编程至关重要。如果您想了解先进的机器学习算法，那么您就需要掌握这些技能。
3 统计
在成为科学家之前，你需要像科学家一样思考。统计学训练你的思维，让你把问题归结为假设，并像科学家一样为你提供测试这些假设的技术。
为什么要学？
本课程不仅为您提供所需的工具，还教您如何使用这些工具。统计学训练你像科学家一样思考。
4. Python
Python 是一种相对较新的编程语言，与 R 语言不同，它是一种通用编程语言。你可以用它做任何事情！网络应用程序、计算机游戏和数据科学是它的众多功能之一。这就是为什么它能在短时间内颠覆许多学科。为了实现数据操作、转换和可视化，我们开发了功能极其强大的库。然而，Python 真正的闪光点是在处理机器学习和深度学习时。
为什么要学？
在通过 scikit-learn、TensorFlow 等强大的框架开发、实施和部署机器学习模型时，Python 是必备的编程语言。
5.表格
数据科学家不仅需要处理数据和解决数据驱动的问题。他们还需要说服公司高管做出正确的决策。这些高管可能并不精通数据科学，因此数据科学家必须能够以他们能够理解的方式展示和可视化数据故事。这正是 Tableau 的用武之地–我们将使用商业智能和数据科学领域领先的可视化软件，帮助您成为讲故事的专家。
为什么要学？
数据科学家依靠 Tableau 等商业智能工具将复杂的结果传达给非技术决策者。
6.高级统计
回归、聚类和因子分析都是在机器学习之前发明的学科。不过，现在这些统计方法都可以通过机器学习来实现，从而提供无与伦比的准确预测。本节将详细介绍这些技术。
为什么要学？
数据科学的核心是预测建模，通过 “高级统计 “部分，您可以成为这些方法的专家。
7.机器学习
深度学习是本课程的最后一部分，也是每个章节的重点。能否在工作中运用机器学习和深度学习往往是数据科学家 与数据分析师 的分水岭。 本节涵盖了所有常见的机器学习技术和 TensorFlow 深度学习方法。
为什么要学？
机器学习无处不在。Facebook、谷歌和亚马逊等公司多年来一直在使用能够自主学习的机器。现在是你控制机器的时候了。
**你能得到什么**
- 价值 1250 美元的数据科学培训计划
- 主动问答支持
- 受聘为数据科学家的所有知识
- 数据科学学习者社区
- 结业证书
- 获取未来更新
- 解决现实生活中的业务案例，让你获得工作机会
您将从零开始成为一名数据科学家我们很高兴为您提供 30 天无条件全额退款保证。您无需承担任何风险。课程内容非常出色，这对我们来说是毋庸置疑的，因为我们确信你会爱上它。
为什么要等待？每天都在错失良机。
点击 “立即购买 “按钮，立即成为我们数据科学家计划的一员。
课程对象
- 如果您想成为一名数据科学家，或者想了解该领域的知识，就应该学习这门课程
- 如果您想拥有一份出色的职业，本课程将是您的理想选择
- 该课程也非常适合初学者，因为它从基础开始，逐步提高您的技能
