Omama olulisi aluseid
Uued suurandmete ja andmeteaduse erialad pakuvad põnevaid võimalusi. Neile vajalik väljaõpe eeldab aga tugevat statistika- ja arvutiteaduse põhja. Just see on selle põhjaliku kursuse eesmärk: varustada teid nende oluliste eeltingimustega.
Esiteks läheb see üle Pythoni programmeerimise põhitõdedest. Nüüd hädavajalik keel tohutute andmete töötlemiseks. Kursuse keskmes saate teada selle süntaksit ja põhimooduleid. Erilist tähelepanu pööratakse NumPy raamatukogule, mis on andmeteaduse keskne tööriist.
Näete, miks klassikalised relatsiooniandmebaasid jõuavad oma piirini, kui seisavad silmitsi hiiglaslike suurandmete mahtudega. Seejärel on vaja tutvustada hajutatud massiivseid salvestussüsteeme.
Statistikat käsitletakse põhjalikult, alates põhikontseptsioonidest kuni regressioonimudeliteni. Juhuslikud muutujad, diferentsiaalarvutus, kumerfunktsioonid, optimeerimisülesanded... Nii palju olulisi kontseptsioone massiliste andmete asjakohaste analüüside tegemiseks.
Lõpuks avastate esimese järelevalve all oleva klassifitseerimisalgoritmi: Perceptron. Teie uute statistiliste teadmiste konkreetne rakendamine klassikalisel kasutusjuhul.
Pragmaatiline ja terviklik lähenemine
Traditsioonilisest teoreetilisest koolitusest kaugel on sellel kursusel resoluutselt pragmaatiline lähenemine. Mõisteid rakendatakse süstemaatiliselt konkreetsete ja realistlike juhtumite kaudu. Käsitletud mõistete optimaalseks assimilatsiooniks.
Kogu programm on üles ehitatud ühtsel viisil. Erinevad moodulid järgivad üksteist ja täiendavad üksteist harmooniliselt. Pythoni programmeerimise põhitõdedest järeldusliku statistikani, sealhulgas suurandmetega manipuleerimiseni. Edenete järjestikuste etappide kaupa, kogudes metoodiliselt vajalikke telliseid.
Seda koolitust eristab ka mitmekülgne lähenemine. Hõlmades nii suurandmete koodi, andmeid, matemaatikat kui ka algoritmilisi aspekte. 360-kraadine nägemus on probleemide täielikuks omaksvõtmiseks hädavajalik.
Tuletatakse meelde näiteks lineaaralgebra põhitõdesid. Vektorandmetega töötamise oluline matemaatiline eeldus. Samuti asetatakse rõhk ennustava analüüsi algoritmide aluseks olevate statistiliste mõistete üksikasjalikule mõistmisele.
Seetõttu lahkute põhialuste tõelise transversaalse meisterlikkusega. Olge valmis täieliku südamerahuga tegelema teile huvipakkuvate andmeteaduse ja suurandmete kursustega!
Avamine uutele väljavaadetele
See täielik kursus jääb ennekõike sissejuhatuseks vajalikesse põhitõdedesse. Kuid see on teile tõeline hüppelaud põnevate horisontide poole. Selle olulise esimese sammu astudes avate tee mitmele spetsialiseerumisele, mille järele praegu suur nõudlus on.
Need edasijõudnumad kursused võimaldavad teil süvendada tohutute andmete uurimise ja kasutamise tehnikaid. Näiteks juhendatud ja järelevalveta masinõpe, süvaõpe või isegi rühmitusmeetodid. Suurepäraseid karjäärivõimalusi ettevõtetele strateegilistes valdkondades.
Seejärel võite vabalt spetsialiseeruda sektoritele, mis teid köidavad. Rahandus, turundus, tervishoid, logistika... Nad kõik otsivad innukalt andmeeksperte, kes optimeeriksid oma protsesse, analüüsides oma andmemassi.
Kuid selleks, et neist paljutõotavatest võimalustest kinni haarata, tuleb esmalt kindlalt alus panna. See on võti, mille see rikkalik ja pragmaatiline sissejuhatav koolitus teile annab!
