Jitesh Khurkhuriya.

在您决定成为数据科学家之前,可能在您的脑海中可能存在大量问题。这是一个伟大的职业选择吗?我可以自己学习数据科学吗?它是否值得所有的投资和时间?我会尝试回答你的所有问题。

什么是数据科学?

维基百科将数据科学定义为,

“统一统计数据,数据分析,机器学习,域知识及其相关方法的概念,以了解和分析数据的实际现象。它使用数学,统计,计算机科学,域知识和信息科学的语境中的许多领域中汲取的技术和理论。“

数据科学2021:完整的数据科学和机器学习

最后更新于3月2021日

  • 282讲座
  • 各级
4.6 (1,763)

机器学习A-Z,数据科学,Python用于机器学习,数学机器学习,数据科学统计数据|由Jitesh Khurkhuriya,Python,数据科学与机器学习A-Z团队

探索课程

数据科是一个良好的职业生涯?

数据科学是一个伟大的职业选择。数据科学家平均每年达到113,000美元至140,000美元。学习数据科学可以帮助您在此奖励领域工作。了解您自己的一些技能可能听起来很难,有时可能会昂贵。

它是否值得所有投资?

为避免顶级大学课程的费用和时间,您可以自己学习数据科学。自学的最大挑战是不知道学习的内容,学习多少,以及学习的主题序列。那你该怎么办?

5您需要成为数据科学家的技能

除了主题专业知识的技能之外,这可能对每个人不同,让我们了解为什么我们需要了解以下技能。

大多数机器学习算法将以数学术语表示。因此,它是绝对的必须熟悉自己并刷新指数,对数,多项式方程,因子,二次方程和功能的一些基本概念。

基本概率知识如概率,条件概率,随机过程和随机变量中使用的各种术语足够好。

描述性统计数据帮助我们获得一些简单但非常重要的数据方面。它是利用数据的中心趋势的数据更直接地解释,其中我们确定了大多数数据的一个中心值以及使用色散的量度,这有助于我们了解数据的传播。

顾名思义,推理统计数据帮助我们基于样本的整个数据的推断或结论。一些关键概念是概率分布,钟曲线或正态分布,中央限定理,置信区间和假设检测。

推理统计数据创建概率分布以借出关于数据的推广。因此,对概率术语有一些基本的理解是绝对必要的。

有时,数据的简单可视化可以帮助我们绘制推论或识别数据模式。一些可以帮助可视化数据的基本图表是直方图,条形图,线图,散点图和Boxplots。专注于首先使用默认参数绘制图表,然后在自定义上进行进度。

定性数据是字母数字或文本形式的形式,如汽车的颜色,性别,婚姻状况等。与数字特征一样,定性数据的图形可视化可以帮助我们识别不同数据元素之间的相似性或各种关系。

对所有数据类型的基本了解,特别强调字符串,数字和列表类型的变量。如果 - else,循环和循环播放,才能获得一些良好的动手。请记住,您不需要成为Python编程的专家。您应该知道数据科学和机器学习所需的基础。Python拥有其他语言的最大优势之一是数据科学所需的各种模块和功能的可用性。如果您专注于学习多个数学函数,日期模块,字符串函数和方法,尤其是搜索,长度以及如何处理多维列表的长度,切片和索引,拆分,条带和列表功能和方法以及如何处理多维列表的长度,切片和索引,拆分,条带和列表功能和方法。

机器学习非常有效,易于学习,并且在处理各种数据时多才多艺。Pandas是每个数据科学家工具包中的必备工具。从不同类型的来源读取数据非常重要。您可能必须将各种文本转换为数字数据,并且需要将数据拆分为列车和测试。此外,学习用于将数据拆分为列车和测试的模块。

在他们的机器学习旅程中,每个人都学到的第一个模型之一就是回归。回归有助于我们了解不同类型变量之间的关系。回归用于预测数字价值观,如股票的未来价格将是下一季度的未来价格。

与回归分析一样,分类方法是预测分类结果的流行。我们可以预测这样的结果,“这位客户会购买我的产品吗?或者“这位客户是否违约贷款偿还?”学习Logistic回归,决策树和支持向量机对于解决分类问题很重要。

深度学习是学习数据科学和机器学习中最重要的主题之一。深入学习,人们可以处理大量功能。此外,创建大型神经网络的能力提高了准确性。最显着的优势是其能够非常逐步学习功能。这减少了对域专业知识的需求。

你是怎么做到的?

使用下面的图表进行指导,了解学习的内容以及花费多少时间。

部分 话题 subtopic / library / module 最小时间(HRS) 最大时间(HRS)
数学 基本代数 指数,日志,多项式,二次方程和功能的基本概念 1 2
结石 变革率
函数的限制
衍生物
部分衍生
1 2
线性代数 vectors.
矩阵
矢量转型
特征向量和特征价值
4. 6.
可能性 基本概率条款
有条件的概率
随机过程
随机变量
1 2
统计数据 描述性统计 数据趋势
分散量度
变量之间的相关性
2 4.
推论统计 概率分布
正常分布
中心极限定理
置信区间
假设检验
12. 16.
数据可视化 用于数值数据的图表 matplotlib图书馆
散点图
线图
直方图
条形图
箱形图
2 4.
分类数据的图表 matplotlib图书馆
直方图
饼状图
1 2
图表定制 matplotlib图书馆
数字
小板
编辑图表元素
2 4.
Python编程 数据类型 细绳
整数和浮动
列表
元组
字典
1 2
控制流 如果别的
对于循环
徘徊
2 4.
文件处理 处理像CSV,TSV和文本文件等各种文件类型 2 4.
模块和功能 数学
日期
分割,条带的字符串函数
列表排序,len
4. 6.
机器学习 数据处理 使用熊猫阅读数据集
访问数据
检查并替换缺失值
转换分类为数字
Scikit学习预处理
scikit学习model_selection.train_test_split.
16. 20.
回归 Scikit学习linear_model.linearregression.
Scikit学习预处理.PolynomialFeatures.
12. 16.
分类 Scikit学习linear_model.logistictegression.
Scikit学习svm.svc.
Scikit学习树.DecisionTreeClassifier
scikit seature senemble.randomforestclassifier
16. 20.
功能选择 Scikit学习Feature_Selection.RFE.
scikit学习feature_selection.genericunivariateselect.
12. 16.
模型调整和模型选择 scikit学习model_selection.cross_val_score.
Scikit学习model_selection.gridsearchCv.
scikit学习model_selection.randomizedsearchcv.
16. 20.
深度学习 凯拉斯模型建设
层数
激活功能
损失功能
优化
初始化者
编译Keras神经网络
24. 32.
实践项目 项目1 波士顿房屋价格预测 8. 16.
项目2 自行车需求预测 16. 24.
项目3. 汽车价格预测 8. 16.
项目4. 虹膜物种分类 4. 8.
项目5. PIMA印第安人糖尿病分类 4. 8.
项目6. 葡萄酒质量预测 4. 8.
项目7. 银行电话营销 8. 16.
近似总时间 183. 278.
总周每周20小时 9周 12周
每周40-50小时的总周 4周 6周

每个主题应该多么深?

在4到12周内,您将获得足够的技能来开始在数据科学领域的旅程。输入前面共享计划的日期并开始入门。让我们建立一些积极的压力。所以,不要忘记打印它并引脚。我的udemy课程帮助您详细了解每个主题,并有助于您在您的数据科学旅程中充满信心。了解如何制作自己的数据科学产品组合这个博客文章

数据科学的最佳课程

数据科学2021:完整的数据科学和机器学习
Jitesh Khurkhuriya,Python,数据科学与机器学习A-Z团队
4.6 (1,763)
数据科学线性规划:学院/大学级
广告Chauhdry(AD Maths Plus Academy)
4.3 (26)
r编程:R族的高级分析用于数据科学
吉尔埃梅亨科,辉煌队
4.7 (7,083)
商业数据科学|6现实世界案例研究
Ryan艾哈迈德博士,博士,MBA,Mitchell Bouchard,Stemplicity Q&A支持,Ligency团队
4.5 (624)
收视率最高
数据科学课程2021:完整的数据科学训练营
365职业,365名职业团队
4.5 (93,248)
畅销书
R编程A-Z™:R用于实际锻炼的数据科学!
吉尔埃梅亨科,辉煌队
4.6 (41,002)
畅销书
机器学习,数据科学与Python的深度学习
弗兰克凯恩,弗兰克凯恩的晒太惠教育
4.6 (25,214)
数据科学与业务分析的统计数据
365职业,365名职业团队
4.5 (23,247)
畅销书
完整的机器学习和数据科学训练营2021
andrei neage,丹尼尔博克
4.6 (7,459)
完成2020年数据科学与机器学习训练营
Philipp Muellauer,Angela Yu博士
4.6 (3,265)
数据科学职业指南 - 面试准备
何塞波罗拉
4.6 (2,021)
畅销书

更多数据科学课程

数据科学生也会学习

赋予你的团队。引领行业。

通过Udemy为Business获取组织的在线课程和数字学习工具库的订阅。

请求演示

Jitesh Khurkhuriya的课程

DP-100:使用蔚蓝机器学习的A-Z机器学习
Jitesh Khurkhuriya,Python,数据科学与机器学习A-Z团队
4.5 (3,853)
畅销书
数据科学2021:完整的数据科学和机器学习
Jitesh Khurkhuriya,Python,数据科学与机器学习A-Z团队
4.6 (1,763)
机器学习+ Microsoft Azure认知服务AI-900
Jitesh Khurkhuriya,Ankit Mistry
3.5 (41)
机器学习2020:完成机器学习的完整数学
Jitesh Khurkhuriya,Python,数据科学与机器学习A-Z团队
4.4 (109)
Python Bootcamp 2021:完成Python编程MasterClass
Jitesh Khurkhuriya,Python,数据科学与机器学习A-Z团队
4.5 (90)

Jitesh Khurkhuriya的课程