Hoy en día, los cursos en línea son una ola hacia el futuro y mejor que las instituciones. Porque los cursos en línea se actualizan rápidamente que los centros de entrenamiento locales tradicionales. Entonces, si desea aprender ciencia de datos de cursos en línea … puedo sugerirle los mejores cursos en línea de ciencia de datos:
- Entrenamiento completo de ciencia de datos con Python
- Especialización en ciencia de datos
Elija los primeros cursos … de este curso puede aprender sobre:
- ¿Cómo es un día típico para un científico de datos en Facebook?
- ¿Cuál es una mejor iniciativa para aprender ciencia de datos: Python o R?
- ¿En qué industria sería mejor para un analista de datos de nivel básico crecer, como científico de datos o consultor tecnológico en el futuro?
- ¿Qué es mejor: zipfian o información para el campo de entrenamiento de ciencia de datos?
- ¿Qué ejercicio debo dar a mis alumnos en un curso de Big Data?
Este curso cubre TODOS los aspectos de la ciencia de datos práctica y si toma este curso, puede eliminar otros cursos o comprar libros sobre ciencia de datos basada en Python. En esta era de big data, las empresas de todo el mundo usan Python para filtrar la avalancha de información a su disposición. Al almacenar, filtrar, administrar y manipular datos en Python, puede darle a su empresa una ventaja competitiva e impulsar su carrera al siguiente nivel.
descubrirá 12 secciones completas que abordan cada aspecto de Python Data Science:
• Una introducción completa a Python Data Science y un potente marco de Python para la ciencia de datos, Anaconda
• Comenzar con los cuadernos Jupyter para implementar técnicas de ciencia de datos en Python
• Una presentación completa sobre herramientas analíticas básicas: matrices Numpy, operaciones, aritmética, resolución de ecuaciones, matrices, vectores, difusión, etc.
• Estructuras de datos y lectura en pandas, incluidos datos CSV, Excel, JSON, HTML
• Cómo preprocesar y “Arreglar” sus datos de Python eliminando NA / Sin datos, manejando datos condicionales, agrupando por atributos, etc.
• ¡Creando visualizaciones de datos como histogramas, diagramas de caja, diagramas de dispersión, diagramas de barras, gráficos circulares / lineales y más!
• Análisis estadístico, inferencia estadística y las relaciones entre variables.
• Aprendizaje automático, aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado en Python
• ¡Incluso descubrirá cómo crear redes neuronales artificiales y estructuras de aprendizaje profundo!
Este curso es su manera única de adquirir el conocimiento de las habilidades de análisis de datos estadísticos que adquirí de la rigurosa capacitación recibida en dos de las mejores universidades del mundo, la lectura de numerosos libros y la publicación de artículos estadísticamente ricos en reconocidas revistas internacionales como PLOS One . Específicamente el curso:
(a) Lleve a los estudiantes sin antecedentes previos de Python y / o estadísticas de un nivel básico a realizar algunas de las técnicas avanzadas de ciencia de datos más comunes utilizando los poderosos portátiles Jupyter basados en Python
(b) Equipar a los estudiantes para usar Python para realizar las diferentes tareas de análisis y visualización de datos estadísticos para el modelado de datos
(c) Presente algunos de los conceptos estadísticos y de aprendizaje automático más importantes a los estudiantes de manera práctica, de modo que los estudiantes puedan aplicar estos conceptos para el análisis e interpretación prácticos de datos
(d) Los estudiantes obtendrán una sólida formación en algunas de las técnicas de ciencia de datos más importantes.
(e) Los estudiantes podrán decidir qué técnicas de ciencia de datos son las más adecuadas para responder sus preguntas de investigación y aplicarlas a sus datos e interpretar los resultados.
Y también..
- Instale Anaconda y trabaje dentro del entorno Python / Jupyter, un marco poderoso para el análisis de la ciencia de datos
- Conviértase en experto en el uso de los paquetes de ciencia de datos de Python más comunes, incluidos Numpy, Pandas, Scikit y Matplotlib
- Poder leer datos de diferentes fuentes (incluidos los datos de la página web) y limpiar los datos
- Realice tareas de exploración y preprocesamiento de datos, como tabulación, pivoteo y resumen de datos en Python
- Conviértase en experto trabajando con datos de la vida real recopilados de diferentes fuentes
- Realice la visualización de datos y comprenda qué técnicas aplicar cuando
- Llevar a cabo las técnicas de análisis de datos estadísticos más comunes en Python, incluidas las pruebas t y la regresión lineal
- Comprender la diferencia entre el aprendizaje automático y el análisis de datos estadísticos
- Implemente diferentes técnicas de aprendizaje sin supervisión en datos de la vida real.
- Implementar técnicas de aprendizaje supervisado (tanto en forma de clasificación como de regresión) en datos reales.
- Evaluar la precisión y generalidad de los modelos de aprendizaje automático.
- Construya redes neuronales básicas y algoritmos de aprendizaje de aprendizaje profundo
- Utilice el potente marco H2o para implementar redes neuronales profundas
Cursos adicionales en línea:
- Capacitación en certificación de ciencia de datos – Programación R en Simplilearn
- Capacitación en certificación de ciencia de datos
TODO LO MEJOR
