이 앱 정보
이 앱은 초보자가 대화식 비디오 자습서와 무료로 교훈을 통해 데이터 과학을 배울 수있는 훌륭한 선택입니다. 또한이 앱에는 가입 프로세스가 필요하지 않으므로 사용자 친화적이고 사용하기 편리합니다.★이 과정에서 무엇을 배울 수 있습니까? ★
1.이 과정은 데이터 과학자가되기 위해 필요한 전체 도구 상자를 제공합니다.
2. 수요 데이터 과학 기술로 이력서를 채우십시오.
3. 통계 분석, Numpy, Pandas, Matplotlib 및 Seaborn을 사용한 Python 프로그래밍에 대해 알아보십시오.
4. 고급 통계 분석, Tableau, 통계 모델을 사용한 기계 학습 및 Scikit-Learn, Tensorflow를 사용한 딥 러닝
5. 데이터 과학 분야에 대한 이해를 보여줌으로써 면접관에게 감동을줍니다.
6. 기계 학습의 수학을 이해하십시오
7. 파이썬 코딩을 시작하고 통계 분석에 사용하는 방법을 배우십시오.
8. 파이썬에서 선형 및 로지스틱 회귀 분석을 수행하십시오
9. Numpy, Statsmodels 및 Scikit-Learn을 사용하여 Python에서 머신 러닝 알고리즘을 만들 수 있습니다.
10. 실제 비즈니스 사례에 기술을 적용하십시오
11. Google의 Tensorflow와 같은 최첨단 딥 러닝 프레임 워크 사용
12. 빅 데이터로 작업을 코딩하고 해결하는 동안 비즈니스 직관 개발
13. 깊은 신경망의 힘을 전개합니다
14. 언더 피팅, 과적
15. 여기서 배운 모든 것을 점점 더 실제 상황에 적용하기를 간절히 바라면서 손가락을 따뜻하게합니다.
16. 데이터 과학자가되어 고용됩니다
17. 마스터 머신 러닝 및 작업에 사용하십시오.
18. 최신 Tensorflow 2.0을 사용한 딥 러닝, 전송 학습 및 신경망
19. Google, Apple, Amazon 및 Meta 사용과 같은 대기업 회사를 사용하는 최신 도구를 사용하십시오.
20. 데이터 과학 프로젝트를 관리 및 이해 관계자에게 제시합니다
21. 각 유형의 문제에 대해 선택할 머신 러닝 모델을 배우십시오.
22. 현실 세계에서 일이 어떻게 이루어지는 지 이해하는 실제 사례 연구 및 프로젝트
23. 데이터 과학 워크 플로우와 관련하여 모범 사례 배우기
24. 머신 러닝 알고리즘 구현
25. 최신 Python 3을 사용하여 Python에서 프로그래밍하는 방법을 배우십시오.
26. 기계 학습 모델을 개선하는 방법
27. 데이터를 사전 프로세스하고 데이터를 정리하고 대규모 데이터를 분석하는 방법을 배우십시오.
28. 이력서에 가질 작업 포트폴리오 구축
29. 데이터 과학 및 기계 학습을위한 개발자 환경 설정
30. 감독 및 감독되지 않은 학습
31. 시계열 데이터에 대한 기계 학습
32. Matplotlib 및 Seaborn과 같은 데이터 시각화 도구를 사용하여 대형 데이터 세트 탐색
33. 팬더를 사용하여 대형 데이터 세트와 wrangle 데이터를 탐색하십시오
34. Numpy와 기계 학습에 어떻게 사용되는지 배우십시오.
35. 모든 코드 및 노트북이 제공된 업계의 일자리를 신청하는 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트 포트폴리오
36. 데이터 엔지니어링 및 Hadoop, Spark 및 Kafka와 같은 도구가 업계에서 사용되는 방법에 대해 알아보십시오.
37. 전체 데이터 과학 프로세스
38. 데이터 과학의 클라우드 개념 및 응용
39. 데이터베이스 개념
40. 데이터 과학에 필요한 통계 기초
41. 데이터 마이닝 및 프레젠테이션을위한 시각화
42. 통계 학습에 대한 개요
43. 기계 학습의 필수 요소
44. 데이터 과학에 적용 할 수있는 고급 파이썬
45. 확률의 기본 사항을 이해하십시오
46. 기본 통계를 구현할 수 있습니다
47. 다양한 통계 분포를 사용하는 방법을 이해하십시오
48. 비즈니스 문제에 통계 방법 및 가설 테스트 적용
49. 회귀 모델의 작동 방식을 이해하십시오
50. 한 방향과 양방향 분산 분석을 구현하십시오
51. 다양한 유형의 데이터를 이해할 수 있습니다
★ 면책 조항 ★
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