בעל היסודות החיוניים
מקצועות ביג דאטה ומדעי נתונים חדשים מציעים הזדמנויות מרגשות. עם זאת, ההכשרה הנדרשת עבורם דורשת בסיס איתן בסטטיסטיקה ובמדעי המחשב. זו בדיוק המטרה של הקורס המקיף הזה: לצייד אותך בדרישות הקדם החיוניות הללו.
קודם כל, זה עובר על היסודות של תכנות Python. שפה חיונית כעת לעיבוד נתונים מסיביים. בלב הקורס תלמדו את התחביר שלו ואת המודולים העיקריים שלו. עם התמקדות מיוחדת בספריית NumPy, כלי מרכזי במדעי הנתונים.
אתה תראה מדוע מסדי נתונים רלציוניים קלאסיים מגיעים לגבולותיהם כאשר הם מתמודדים עם נפחים עצומים של ביג דאטה. לאחר מכן יהיה צורך בהיכרות עם מערכות אחסון מאסיביות מבוזרות.
סטטיסטיקה תכוסה לעומק, ממושגים בסיסיים ועד מודלים של רגרסיה. משתנים אקראיים, חשבון דיפרנציאלי, פונקציות קמורות, בעיות אופטימיזציה... כל כך הרבה מושגים חיוניים לביצוע ניתוחים רלוונטיים על נתונים מסיביים.
לבסוף, תגלו אלגוריתם סיווג מפוקח ראשון: ה-Perceptron. יישום קונקרטי של הידע הסטטיסטי החדש שלך על מקרה שימוש קלאסי.
גישה פרגמטית ומלאה
הרחק מהכשרה תיאורטית מסורתית, קורס זה מאמץ בנחישות גישה פרגמטית. המושגים מיושמים באופן שיטתי באמצעות מקרים קונקרטיים ומציאותיים. להטמעה מיטבית של המושגים המכוסים.
התכנית כולה בנויה בצורה קוהרנטית. המודולים השונים עוקבים זה אחר זה ומשלימים זה את זה בצורה הרמונית. מהיסודות של תכנות Python ועד סטטיסטיקות מסקנות, כולל מניפולציה של ביג דאטה. תתקדם בשלבים עוקבים, תצבור באופן שיטתי את הלבנים הנדרשות.
אימון זה נבדל גם בגישה הרב-תכליתית שלו. על ידי כיסוי הקוד, הנתונים, המתמטיקה וההיבטים האלגוריתמיים של ביג דאטה. חזון של 360 מעלות חיוני כדי לאמץ את הנושאים במלואם.
היסודות של אלגברה לינארית ייזכרו, למשל. תנאי מוקדם מתמטי חיוני לעבודה עם נתונים וקטוריים. כמו כן, יושם דגש על הבנה מפורטת של המושגים הסטטיסטיים העומדים בבסיס אלגוריתמי הניתוח החזוי.
לכן תצא עם שליטה רוחבית אמיתית ביסודות. מוכן להתמודד עם קורסי מדעי הנתונים והביג דאטה שמעניינים אותך בשקט נפשי מוחלט!
פתיחה לקראת נקודות מבט חדשות
קורס שלם זה נשאר בעיקר מבוא ליסודות הנדרשים. אבל זה יהיה קרש קפיצה אמיתי עבורך לקראת אופקים מרגשים. על ידי נקיטת הצעד הראשון החיוני הזה, תפתח את הדרך למספר התמחויות המבוקשות כיום.
קורסים מתקדמים יותר אלו יאפשרו לך להעמיק את הטכניקות של חקר וניצול נתונים מסיביים. כגון למידת מכונה מפוקחת ובלתי מפוקחת, למידה עמוקה, או אפילו שיטות אשכולות. הזדמנויות קריירה אדירות בתחומים אסטרטגיים לחברות.
לאחר מכן אתה חופשי להתמחות במגזרים המרתקים אותך. פיננסים, שיווק, בריאות, לוגיסטיקה... כולם מחפשים בשקיקה מומחי נתונים כדי לייעל את התהליכים שלהם על ידי ניתוח המוני הנתונים שלהם.
אבל כדי לנצל את ההזדמנויות המבטיחות האלה, תחילה עליך להניח היטב את היסודות שלך. זה המפתח שהכשרת היכרות עשירה ופרגמטית זו תעניק לך!
