Learn Data Science este acest curs tutorial complet pentru începători absoluti. Știința datelor este considerată „cea mai sexy job din secolul 21”. Veți învăța elementele importante ale științei datelor. Veți primi principiile, practicile și instrumentele care fac din știința datelor mediul puternic pentru o perspectivă critică în afaceri și cercetare. Veți avea o bază solidă pentru învățarea viitoare și aplicații în munca dvs. Cu știința datelor, puteți face ceea ce doriți să faceți și mai bine. Acest curs acoperă bazele științei datelor, aprovizionare cu date, codificare, matematică și statistică.
💻 Curs creat de Barton Poulson de pe datalab.cc.
🔗 Consultați canalul YouTube datalab.cc: https://www.youtube.com/user/datalabcc
🔗 Urmăriți mai multe cursuri gratuite de știință a datelor la http://datalab.cc/
⭐️ Conținutul cursului ⭐️
⌨️ Partea 1: Știința datelor: o introducere: bazele științei datelor
– Bun venit (1.1)
– Cererea de știință a datelor (2.1)
– Diagrama Venn Data Science (2.2)
– Calea științei datelor (2.3)
– Roluri în știința datelor (2.4)
– Echipe în știința datelor (2.5)
– Big Data (3.1)
– Codificare (3.2)
– Statistici (3.3)
– Business Intelligence (3,4)
– Nu face rău (4.1)
– Prezentare generală a metodelor (5.1)
– Prezentare generală a aprovizionării (5.2)
– Prezentare generală de codificare (5.3)
– Prezentare generală la matematică (5.4)
– Prezentare generală a statisticilor (5.5)
– Prezentare generală a învățării automate (5.6)
– Interpretabilitate (6.1)
– Informații acționabile (6.2)
– Grafică de prezentare (6.3)
– Cercetare reproductibilă (6.4)
– Următorii pași (7.1)
⌨️ Partea 2: Aprovizionarea datelor: bazele științei datelor (1:39:46)
– Bun venit (1.1)
– Valori (2.1)
– Precizie (2.2)
– Contextul social al măsurării (2.3)
– Date existente (3.1)
– API-uri (3.2)
– Razuire (3.3)
– Date noi (4.1)
– Interviuri (4,2)
– Sondaje (4,3)
– Sortare card (4.4)
– Experimente de laborator (4,5)
– Testare A/B (4.6)
– Următorii pași (5.1)
⌨️ Partea 3: Codare (2:32:42)
– Bun venit (1.1)
– Foi de calcul (2.1)
– Tableau Public (2.2)
– SPSS (2.3)
– JASP (2,4)
– Alte software (2.5)
– HTML (3.1)
– XML (3.2)
– JSON (3.3)
– R (4,1)
– Python (4.2)
– SQL (4.3)
– C, C++ și Java (4.4)
– Lovitură (4,5)
– Regex (5.1)
– Următorii pași (6.1)
⌨️ Partea 4: Matematică (4:01:09)
– Bun venit (1.1)
– Algebră elementară (2.1)
– Algebră liniară (2.2)
– Sisteme de ecuații liniare (2.3)
– Calcul (2.4)
– Calcul și optimizare (2.5)
– O mare (3,1)
– Probabilitate (3,2)
⌨️ Partea 5: Statistici (4:44:03)
– Bun venit (1.1)
– Prezentare generală a explorării (2.1)
– Grafică exploratorie (2.2)
– Statistici exploratorii (2.3)
– Statistici descriptive (2.4)
– Statistici inferenţiale (3.1)
– Testarea ipotezelor (3.2)
– Estimare (3,3)
– Estimatori (4.1)
– Măsuri de potrivire (4.2)
– Selectarea caracteristicilor (4.3)
– Probleme în modelare (4.4)
– Validarea modelului (4.5)
– bricolaj (4,6)
– Următorul pas (5.1)
—
Învățați să codificați gratuit și obțineți un job de dezvoltator: https://www.freecodecamp.org
Citiți sute de articole despre programare: https://www.freecodecamp.org/news
Cursuri interesante:
- Tutorial de programare R – Aflați elementele de bază ale calculului statistic
- SPSS pentru începători – Curs complet
- Introducere în știința datelor – Curs intensiv pentru începători
- Python for Data Science – Curs pentru începători (Learn Python, Pandas, NumPy, Matplotlib)
- Python pentru bioinformatică – Descoperirea medicamentelor utilizând învățarea automată și analiza datelor
- IIT Madras BS Data Science for All #shorts #students #career #datascience
- Prezentare si fisier date II | Interfața grafică | Curs de programare Java – Lectia 38
- Spring Boot și Spring Data JPA – Curs complet
- Django For Everybody – Curs universitar complet Python
- Curs Google Cloud Associate Cloud Engineer – Susține examenul!