Data Science (Full Course)

Este aplicativo é uma excelente opção para iniciantes aprenderem Ciência de Dados por meio de tutoriais em vídeo interativos e aulas gratuitas. Além disso, este aplicativo não requer nenhum processo de inscrição, o que o torna extremamente fácil de usar e conveniente de usar.

★ O que você aprenderá neste curso? ★

1. O curso fornece toda a caixa de ferramentas que você precisa para se tornar um cientista de dados

2. Preencha seu currículo com habilidades de ciência de dados sob demanda

3. Aprenda análise estatística, programação Python com NumPy, pandas, matplotlib e Seaborn

4. Aprenda Análise estatística avançada, Tableau, Machine Learning com modelos de estatísticas e scikit-learn, Deep Learning com TensorFlow

5. Impressione os entrevistadores mostrando uma compreensão do campo da ciência de dados

6. Entenda a matemática por trás do aprendizado de máquina

7. Comece a codificar em Python e aprenda a usá-lo para análise estatística

8. Realize regressões lineares e logísticas em Python

9. Ser capaz de criar algoritmos de Machine Learning em Python, usando NumPy, statsmodels e scikit-learn

10. Aplique suas habilidades em casos de negócios da vida real

11. Use estruturas de aprendizado profundo de última geração, como o TensorFlow do Google

12. Desenvolva uma intuição de negócios enquanto codifica e resolve tarefas com big data

13. Desdobre o poder das redes neurais profundas

14. Melhore os algoritmos de aprendizado de máquina estudando underfitting, overfitting, treinamento, validação

15. Aqueça os dedos, pois você estará ansioso para aplicar tudo o que aprendeu aqui em cada vez mais situações da vida real

16. Torne-se um Cientista de Dados e seja contratado

17. Domine o Machine Learning e use-o no trabalho

18. Deep Learning, Transfer Learning e Redes Neurais usando o Tensorflow 2.0 mais recente

19. Use ferramentas modernas que grandes empresas de tecnologia como Google, Apple, Amazon e Meta usam

20. Apresentar projetos de Data Science para a gerência e as partes interessadas

21. Saiba qual modelo de Machine Learning escolher para cada tipo de problema

22. Estudos de caso da vida real e projetos para entender como as coisas são feitas no mundo real

23. Aprenda as práticas recomendadas quando se trata de fluxo de trabalho de ciência de dados

24. Implementar algoritmos de aprendizado de máquina

25. Aprenda a programar em Python usando o Python 3 mais recente

26. Como melhorar seus modelos de aprendizado de máquina

27. Aprenda a pré-processar dados, limpar dados e analisar grandes dados.

28. Construa um portfólio de trabalhos para ter em seu currículo

29. Configuração do ambiente do desenvolvedor para ciência de dados e aprendizado de máquina

30. Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado

31. Aprendizado de máquina em dados de séries temporais

32. Explore grandes conjuntos de dados usando ferramentas de visualização de dados como Matplotlib e Seaborn

33. Explore grandes conjuntos de dados e gerencie dados usando o Pandas

34. Aprenda o NumPy e como ele é usado no Machine Learning

35. Um portfólio de projetos de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina para se candidatar a empregos no setor com todos os códigos e notebooks fornecidos

36. Aprenda sobre Engenharia de Dados e como ferramentas como Hadoop, Spark e Kafka são usadas no setor

37. Todo o processo de Data Science

38. Conceitos e aplicação de nuvem em Data Science

39. Conceitos de banco de dados

40. Fundamentos de estatística conforme necessário em Ciência de Dados

41. Visualizações para mineração de dados e apresentação

42. Uma visão geral sobre Aprendizagem Estatística

43. O essencial do Machine Learning

44. Python mais avançado para aplicar em Data Science

45. Compreender os fundamentos da probabilidade

46. ​​Ser capaz de implementar estatísticas básicas

47. Entenda como usar várias distribuições estatísticas

48. Aplicar métodos estatísticos e testes de hipóteses a problemas de negócios

49. Entenda como funcionam os modelos de regressão

50. Implementar ANOVA de uma via e de duas vias

51. Ser capaz de entender diferentes tipos de dados

★ Isenção de responsabilidade ★

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★ Crédito de ícone ★

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