دورة علوم البيانات 2021: المعسكر التدريبي الكامل لعلوم البيانات- MOOC- Udemy قائمة تم التحقق منها

يعد عالم ProblemData أحد أكثر المهن ملاءمة للازدهار في هذا القرن.

إنه رقمي ، موجه نحو البرمجة وتحليلي.

لذلك ، ليس من المستغرب أن يزداد الطلب على علماء البيانات في سوق العمل.

ومع ذلك ، كان العرض محدودًا للغاية.

من الصعب اكتساب المهارات اللازمة لتوظيفها كعالم بيانات.

وكيف يمكنك فعل ذلك؟ كانت الجامعات بطيئة في إنشاء برامج علوم البيانات المتخصصة.

(ناهيك عن تلك الموجودة باهظة الثمن وتستغرق وقتًا طويلاً) تركز معظم الدورات التدريبية عبر الإنترنت على موضوع معين ومن الصعب فهم كيفية تناسب المهارة التي يتم تدريسها مع الصورة الأكبر.

يعد علم بيانات الحل مجالًا متعدد التخصصات.

يغطي مجموعة واسعة من المواضيع.

فهم مجال علم البيانات ونوع التحليل المنجز.

وأنت تخاطر بالضياع على طول الطريق إذا لم تكتسب هذه المهارات بالترتيب الصحيح.

على سبيل المثال ، قد يواجه المرء صعوبة في تطبيق تقنيات التعلم الآلي قبل فهم الرياضيات الأساسية.

أو قد يكون من الصعب دراسة تحليل الانحدار في بايثون قبل معرفة ماهية الانحدار.

لذلك ، في محاولة لإنشاء تدريب علم البيانات الأكثر فاعلية وكفاءة من حيث الوقت والمنظم المتاح عبر الإنترنت ، أنشأنا دورة علوم البيانات 202. نعتقد أن هذا هو أول برنامج تدريبي يحل أكبر مشكلة. التحدي المتمثل في دخول مجال البيانات العلم بكل الموارد اللازمة في مكان واحد.

بالإضافة إلى ذلك ، هدفنا هو تدريس الموضوعات التي تتدفق بسلاسة وتكمل بعضها البعض.

تعلمك الدورة كل ما تحتاج إلى معرفته لتصبح عالم بيانات بجزء بسيط من تكلفة البرامج التقليدية (ناهيك عن مقدار الوقت الذي ستوفره).

المهارات. مقدمة في علم البيانات والبيانات البيانات الضخمة وذكاء الأعمال وتحليلات الأعمال والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

نحن نعلم أن هذه الكلمات الطنانة تنتمي إلى مجال علم البيانات ، لكن ماذا تعني جميعها؟ لماذا تتعلمها بصفتك مرشحًا لعالم بيانات ، فأنت بحاجة إلى فهم خصوصيات وعموميات كل مجال من هذه المجالات والتعرف على النهج المناسب لحل مشكلة ما.

ستمنحك هذه المقدمة إلى علم البيانات والبيانات نظرة شاملة على كل هذه الكلمات الطنانة وأين تتلاءم مع مجال علم البيانات.

. الرياضيات تعلم الأدوات هو الخطوة الأولى للقيام بعلوم البيانات.

عليك أن ترى الصورة الكبيرة أولاً ، ثم تفحص الأجزاء بالتفصيل.

نلقي نظرة فاحصة على حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي على وجه التحديد ، حيث إنها الحقول الفرعية التي يعتمد عليها علم البيانات.

لماذا تعلمها؟ حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي ضروريان لبرمجة علوم البيانات.

إذا كنت ترغب في فهم خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة ، فأنت بحاجة إلى هذه المهارات في ترسانتك.

. الإحصائيات تحتاج إلى التفكير كعالم قبل أن تصبح عالماً.

تدرب الإحصائيات عقلك على تأطير المشكلات كفرضيات وتعطيك تقنيات لاختبار هذه الفرضيات ، مثل العلماء.

لماذا تعلمها؟ لا تمنحك هذه الدورة التدريبية الأدوات التي تحتاجها فحسب ، بل تعلمك أيضًا كيفية استخدامها.

تدربك الإحصائيات على التفكير كعالم.

. Python Python هي لغة برمجة جديدة نسبيًا ، وعلى عكس R ، فهي لغة برمجة للأغراض العامة.

يمكنك فعل أي شيء به! تعد تطبيقات الويب وألعاب الكمبيوتر وعلوم البيانات من بين العديد من إمكاناتها.

لهذا السبب ، في وقت قصير ، تمكن من تعطيل العديد من التخصصات.

تم تطوير مكتبات قوية للغاية لتمكين معالجة البيانات وتحويلها وتصورها.

على الرغم من ذلك ، تتألق لغة Python حقًا عندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي والعميق.

لماذا تعلمها؟ عندما يتعلق الأمر بتطوير وتنفيذ ونشر نماذج التعلم الآلي من خلال أطر عمل قوية مثل scikit-Learn و TensorFlow وما إلى ذلك.

بايثون هي لغة برمجة أساسية.

. لا يحتاج علماء TableauData فقط إلى التعامل مع البيانات وحل المشكلات التي تعتمد على البيانات.

يحتاجون أيضًا إلى إقناع المديرين التنفيذيين في الشركة بالقرارات الصحيحة التي يجب عليهم اتخاذها.

قد لا يكون هؤلاء التنفيذيون على دراية جيدة بعلوم البيانات ، لذلك يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على تقديم وتصور قصة البيانات بطريقة يفهمونها.

هذا هو المكان الذي يأتي فيه Tableau وسنساعدك على أن تصبح راوي قصص خبيرًا باستخدام برنامج تصور ذكاء الأعمال وعلوم البيانات الرائد.

لماذا تعلمها؟ يعتمد عالم البيانات على أدوات ذكاء الأعمال مثل Tableau لإيصال النتائج المعقدة إلى صانعي القرار غير التقنيين.

. الإحصائيات المتقدمة الانحدار والتجميع وتحليل العوامل كلها تخصصات تم اختراعها قبل التعلم الآلي.

الآن ، ومع ذلك ، تتم كل هذه الأساليب الإحصائية من خلال التعلم الآلي لتقديم تنبؤات بدقة لا مثيل لها.

سيناقش هذا القسم هذه التقنيات بالتفصيل.

لماذا تعلمها؟ علم البيانات هو كل شيء عن النمذجة التنبؤية ويمكنك ذلك