关于此应用程序
对于初学者来说，该应用程序是通过交互式视频教程和课程免费学习数据科学的绝佳选择。另外，此应用程序不需要任何注册过程，这使其非常友好且方便使用。★您将在本课程中学到什么？ ★
1.课程提供了整个工具箱，您需要成为数据科学家
2.用需求数据科学技能填写简历
3.学习统计分析，使用Numpy，Pandas，Matplotlib和Seaborn的Python编程
4.学习先进的统计分析，图表，统计模型的机器学习和Scikit-Learn，深度学习与TensorFlow
5.通过展示对数据科学领域的理解，给访调员留下深刻的印象
6.了解机器学习背后的数学
7.开始在Python中进行编码，然后学习如何将其用于统计分析
8.在Python中执行线性和逻辑回归
9.能够使用numpy，statsmodels和scikit-learn创建机器学习算法
10.将您的技能应用于现实生活中的业务案例
11.使用最新的深度学习框架，例如Google的TensorFlow
12.在用大数据编码和解决任务时，开发业务直觉
13.展开深神网络的力量
14.通过研究不足，拟合，培训，验证来改善机器学习算法
15.热身手指，因为您渴望将您在这里学到的一切应用于越来越现实的情况
16.成为数据科学家并被录用
17.主机学习并将其用于工作
18.使用最新的Tensorflow 2.0的深度学习，转移学习和神经网络
19.使用Google，Apple，Amazon和Meta使用等大型科技公司的现代工具
20.目前的数据科学项目和利益相关者
21.了解每种类型问题的机器学习模型
22.现实生活中的案例研究和项目，以了解现实世界中的工作方式
23.在数据科学工作流程方面学习最佳实践
24.实施机器学习算法
25.使用最新的Python 3了解如何在Python中编程
26.如何改善机器学习模型
27.学习预先处理数据，清洁数据并分析大数据。
28.建立一项工作组合，以便在您的简历上进行
29.数据科学和机器学习的开发人员环境设置
30.监督和无监督的学习
31.计时序列数据的机器学习
32.使用Matplotlib和Seaborn等数据可视化工具探索大型数据集
33.使用大熊猫探索大型数据集和争吵数据
34.学习numpy及其在机器学习中的使用方式
35.数据科学和机器学习项目的投资组合，以申请所有代码和笔记本的行业工作
36.了解数据工程以及如何在行业中使用Hadoop，Spark和Kafka之类的工具
37.整个数据科学过程
38.数据科学中的云概念和应用
39.数据库概念
40.数据科学所需的统计基础知识
41.数据挖掘和演示的可视化
42.统计学习的概述
43.机器学习的要点
44.更高级的Python适用于数据科学
45.了解概率的基础知识
46.能够实施基本统计信息
47.了解如何使用各种统计分布
48.将统计方法和假设检验应用于业务问题
49.了解回归模型的工作方式
50.实施一种方式和双向方差分析
51.能够理解不同类型的数据
★免责声明★
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★图标信用★
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