Տիրապետել էական հիմքերին
Մեծ տվյալների և տվյալների գիտության նոր մասնագիտությունները հետաքրքիր հնարավորություններ են առաջարկում: Այնուամենայնիվ, նրանց համար պահանջվող վերապատրաստումը պահանջում է ամուր հիմք վիճակագրության և համակարգչային գիտության ոլորտում: Հենց սա է այս համապարփակ դասընթացի նպատակը՝ զինել ձեզ այս կարևոր նախադրյալներով:
Առաջին հերթին այն անցնում է Python ծրագրավորման հիմունքներին: Այժմ անհրաժեշտ լեզու է զանգվածային տվյալների մշակման համար: Դասընթացի հիմքում դուք կսովորեք դրա շարահյուսությունը և դրա հիմնական մոդուլները: Հատուկ ուշադրություն դարձնելով NumPy գրադարանին՝ տվյալների գիտության կենտրոնական գործիքին:
Դուք կտեսնեք, թե ինչու են դասական հարաբերական տվյալների բազաները հասնում իրենց սահմաններին, երբ բախվում են մեծ տվյալների հսկայական ծավալների: Այնուհետև անհրաժեշտ կլինի ծանոթանալ բաշխված զանգվածային պահեստավորման համակարգերին:
Վիճակագրությունը կքննարկվի խորությամբ՝ հիմնարար հասկացություններից մինչև ռեգրեսիոն մոդելներ: Պատահական փոփոխականներ, դիֆերենցիալ հաշվարկ, ուռուցիկ ֆունկցիաներ, օպտիմիզացման խնդիրներ... Այսքան շատ կարևոր հասկացություններ զանգվածային տվյալների վրա համապատասխան վերլուծություններ իրականացնելու համար:
Վերջապես, դուք կհայտնաբերեք առաջին վերահսկվող դասակարգման ալգորիթմը` Perceptron-ը: Ձեր նոր վիճակագրական գիտելիքների կոնկրետ կիրառում դասական օգտագործման դեպքում:
Պրագմատիկ և ամբողջական մոտեցում
Ավանդական տեսական ուսուցումից հեռու այս դասընթացը վճռականորեն որդեգրում է պրագմատիկ մոտեցում: Հայեցակարգերը համակարգված կերպով կիրառվում են կոնկրետ և իրատեսական դեպքերի միջոցով: Ծածկված հասկացությունների օպտիմալ յուրացման համար:
Ամբողջ ծրագիրը կառուցված է համահունչ ձևով: Տարբեր մոդուլները հաջորդում են մեկը մյուսին և ներդաշնակորեն լրացնում միմյանց: Python-ի ծրագրավորման հիմունքներից մինչև եզրակացության վիճակագրություն, ներառյալ մեծ տվյալների մանիպուլյացիա: Դուք առաջադիմելու եք հաջորդական փուլերով՝ մեթոդաբար կուտակելով անհրաժեշտ աղյուսները։
Այս թրեյնինգն առանձնանում է նաև իր բազմակողմանի մոտեցմամբ։ Ընդգրկելով մեծ տվյալների և՛ կոդը, և՛ տվյալները, և՛ մաթեմատիկան, և՛ ալգորիթմական ասպեկտները: 360 աստիճանի տեսլականը, որն անհրաժեշտ է հիմնախնդիրներն ամբողջությամբ ընդունելու համար:
Օրինակ, կհիշեցվեն գծային հանրահաշվի հիմունքները: Վեկտորային տվյալների հետ աշխատելու կարևոր մաթեմատիկական նախադրյալ: Նմանապես, շեշտը դրվելու է կանխատեսող վերլուծության ալգորիթմների հիմքում ընկած վիճակագրական հասկացությունների մանրամասն ընկալման վրա:
Այսպիսով, դուք կմեկնեք հիմունքների իրական լայնակի տիրապետմամբ: Պատրաստ է զբաղվել տվյալների գիտության և մեծ տվյալների դասընթացների հետ, որոնք ձեզ հետաքրքրում են մտքի լիակատար խաղաղությամբ:
Բացում դեպի նոր հեռանկարներ
Այս ամբողջական դասընթացը նախևառաջ մնում է անհրաժեշտ հիմունքների ներածություն: Բայց դա ձեզ համար իսկական ցատկահարթակ կլինի դեպի հուզիչ հորիզոններ: Այս էական առաջին քայլն անելով՝ դուք ճանապարհ կբացեք ներկայումս մեծ պահանջարկ ունեցող բազմաթիվ մասնագիտությունների համար:
Այս ավելի առաջադեմ դասընթացները թույլ կտան ձեզ խորացնել զանգվածային տվյալների ուսումնասիրման և շահագործման տեխնիկան: Ինչպես օրինակ՝ վերահսկվող և չվերահսկվող մեքենայական ուսուցումը, խորը ուսուցումը կամ նույնիսկ կլաստերավորման մեթոդները: Ընկերությունների ռազմավարական ոլորտներում կարիերայի հսկայական հնարավորություններ:
Այնուհետև դուք ազատ եք մասնագիտանալու այն ոլորտներում, որոնք ձեզ գրավում են: Ֆինանսներ, մարքեթինգ, առողջապահություն, լոգիստիկա... Նրանք բոլորն էլ անհամբեր փնտրում են տվյալների փորձագետներ՝ իրենց գործընթացները օպտիմալացնելու համար՝ վերլուծելով իրենց տվյալների զանգվածը:
Բայց այս խոստումնալից հնարավորություններից օգտվելու համար նախ պետք է ամուր դնել ձեր հիմքերը: Սա այն բանալին է, որը կտա ձեզ այս հարուստ և պրագմատիկ ներածական ուսուցումը:
