Κατέχετε τα βασικά θεμέλια
Τα νέα επαγγέλματα των μεγάλων δεδομένων και της επιστήμης δεδομένων προσφέρουν συναρπαστικές ευκαιρίες. Ωστόσο, η εκπαίδευση που απαιτείται για αυτούς απαιτεί μια σταθερή βάση στη στατιστική και την επιστήμη των υπολογιστών. Αυτός είναι ακριβώς ο στόχος αυτού του ολοκληρωμένου μαθήματος: να σας εξοπλίσει με αυτές τις βασικές προϋποθέσεις.
Πρώτα απ 'όλα, αναλύει τα βασικά του προγραμματισμού Python. Μια πλέον απαραίτητη γλώσσα για την επεξεργασία ογκωδών δεδομένων. Στο επίκεντρο του μαθήματος, θα μάθετε τη σύνταξή του και τις κύριες ενότητες του. Με ιδιαίτερη έμφαση στη βιβλιοθήκη NumPy, ένα κεντρικό εργαλείο στην επιστήμη δεδομένων.
Θα δείτε γιατί οι κλασικές σχεσιακές βάσεις δεδομένων φτάνουν στα όριά τους όταν αντιμετωπίζουν τεράστιους όγκους μεγάλων δεδομένων. Τότε θα είναι απαραίτητη μια εισαγωγή στα κατανεμημένα συστήματα μαζικής αποθήκευσης.
Οι στατιστικές θα καλυφθούν σε βάθος, από θεμελιώδεις έννοιες έως μοντέλα παλινδρόμησης. Τυχαίες μεταβλητές, διαφορικός λογισμός, κυρτές συναρτήσεις, προβλήματα βελτιστοποίησης... Τόσες πολλές βασικές έννοιες για τη διεξαγωγή σχετικών αναλύσεων σε τεράστια δεδομένα.
Τέλος, θα ανακαλύψετε έναν πρώτο εποπτευόμενο αλγόριθμο ταξινόμησης: το Perceptron. Μια συγκεκριμένη εφαρμογή της νέας σας στατιστικής γνώσης σε μια κλασική περίπτωση χρήσης.
Μια πραγματιστική και ολοκληρωμένη προσέγγιση
Μακριά από την παραδοσιακή θεωρητική εκπαίδευση, αυτό το μάθημα υιοθετεί αποφασιστικά μια πραγματιστική προσέγγιση. Οι έννοιες εφαρμόζονται συστηματικά μέσα από συγκεκριμένες και ρεαλιστικές περιπτώσεις. Για βέλτιστη αφομοίωση των εννοιών που καλύπτονται.
Ολόκληρο το πρόγραμμα είναι δομημένο με συνεκτικό τρόπο. Οι διαφορετικές ενότητες διαδέχονται η μία την άλλη και αλληλοσυμπληρώνονται αρμονικά. Από τα βασικά του προγραμματισμού Python έως τα στατιστικά στοιχεία συμπερασμάτων, συμπεριλαμβανομένου του χειρισμού μεγάλων δεδομένων. Θα προχωρήσετε σε διαδοχικά στάδια, συσσωρεύοντας μεθοδικά τα απαιτούμενα τούβλα.
Αυτή η εκπαίδευση διακρίνεται επίσης για την ευέλικτη προσέγγισή της. Καλύπτοντας τόσο τον κώδικα, τα δεδομένα, τα μαθηματικά και τις αλγοριθμικές πτυχές των μεγάλων δεδομένων. Ένα όραμα 360 μοιρών απαραίτητο για την πλήρη αντιμετώπιση των ζητημάτων.
Θα υπενθυμίσουμε, για παράδειγμα, τα βασικά της γραμμικής άλγεβρας. Απαραίτητη μαθηματική προϋπόθεση για την εργασία με διανυσματικά δεδομένα. Ομοίως, θα δοθεί έμφαση στη λεπτομερή κατανόηση των στατιστικών εννοιών που διέπουν τους αλγόριθμους προγνωστικής ανάλυσης.
Ως εκ τούτου, θα φύγετε με μια πραγματική εγκάρσια κυριαρχία των θεμελιωδών. Έτοιμοι να αντιμετωπίσετε την επιστήμη των δεδομένων και τα μαθήματα μεγάλων δεδομένων που σας ενδιαφέρουν με απόλυτη ηρεμία!
Ένα άνοιγμα προς νέες προοπτικές
Αυτό το πλήρες μάθημα παραμένει πάνω από όλα μια εισαγωγή στις απαιτούμενες βασικές αρχές. Αλλά θα είναι ένα πραγματικό εφαλτήριο για εσάς προς συναρπαστικούς ορίζοντες. Κάνοντας αυτό το ουσιαστικό πρώτο βήμα, θα ανοίξετε το δρόμο σε πολλαπλές εξειδικεύσεις με υψηλή ζήτηση αυτή τη στιγμή.
Αυτά τα πιο προηγμένα μαθήματα θα σας επιτρέψουν να εμβαθύνετε τις τεχνικές εξερεύνησης και εκμετάλλευσης μαζικών δεδομένων. Όπως η εποπτευόμενη και η μη εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση, η βαθιά μάθηση ή ακόμα και οι μέθοδοι ομαδοποίησης. Τεράστιες ευκαιρίες σταδιοδρομίας σε στρατηγικούς τομείς για εταιρείες.
Στη συνέχεια, είστε ελεύθεροι να ειδικευτείτε στους τομείς που σας γοητεύουν. Οικονομικά, μάρκετινγκ, υγεία, logistics... Όλοι αναζητούν εναγωνίως ειδικούς δεδομένων για να βελτιστοποιήσουν τις διαδικασίες τους αναλύοντας τις μάζες των δεδομένων τους.
Αλλά για να αδράξετε αυτές τις πολλά υποσχόμενες ευκαιρίες, πρέπει πρώτα να βάλετε γερά θεμέλια. Αυτό είναι το κλειδί που θα σας δώσει αυτή η πλούσια και ρεαλιστική εισαγωγική εκπαίδευση!
