ფლობენ არსებით საფუძვლებს

ახალი დიდი მონაცემებისა და მონაცემთა მეცნიერების პროფესიები გთავაზობთ საინტერესო შესაძლებლობებს. თუმცა, მათთვის საჭირო ტრენინგი მოითხოვს მყარ საფუძველს სტატისტიკასა და კომპიუტერულ მეცნიერებაში. ეს არის ზუსტად ამ ყოვლისმომცველი კურსის მიზანი: აღჭურვა ამ აუცილებელი წინაპირობებით.

უპირველეს ყოვლისა, ის გადის პითონის პროგრამირების საფუძვლებს. ახლა აუცილებელი ენაა მასიური მონაცემების დასამუშავებლად. კურსის ცენტრში თქვენ შეისწავლით მის სინტაქსს და მთავარ მოდულებს. განსაკუთრებული აქცენტით NumPy ბიბლიოთეკაზე, მონაცემთა მეცნიერების ცენტრალურ ინსტრუმენტზე.

თქვენ ნახავთ, რატომ აღწევს კლასიკური რელაციური მონაცემთა ბაზები თავის საზღვრებს, როდესაც დიდი მონაცემების გიგანტური მოცულობის წინაშე დგას. ამის შემდეგ საჭირო იქნება განაწილებული მასიური შენახვის სისტემების გაცნობა.

სტატისტიკა სიღრმისეულად იქნება გაშუქებული, ფუნდამენტური ცნებებიდან რეგრესიის მოდელებამდე. შემთხვევითი ცვლადები, დიფერენციალური გამოთვლები, ამოზნექილი ფუნქციები, ოპტიმიზაციის პრობლემები... ამდენი არსებითი კონცეფცია მასიურ მონაცემებზე შესაბამისი ანალიზის განსახორციელებლად.

და ბოლოს, თქვენ აღმოაჩენთ პირველ ზედამხედველობითი კლასიფიკაციის ალგორითმს: Perceptron. თქვენი ახალი სტატისტიკური ცოდნის კონკრეტული გამოყენება კლასიკური გამოყენების შემთხვევაში.

პრაგმატული და სრული მიდგომა

ტრადიციული თეორიული ტრენინგისგან შორს, ეს კურსი მტკიცედ იყენებს პრაგმატულ მიდგომას. ცნებები სისტემატურად გამოიყენება კონკრეტული და რეალისტური შემთხვევებით. დაფარული ცნებების ოპტიმალური ათვისებისთვის.

მთელი პროგრამა სტრუქტურირებულია თანმიმდევრულად. სხვადასხვა მოდული ერთმანეთს მიჰყვება და ჰარმონიულად ავსებს ერთმანეთს. პითონის პროგრამირების საფუძვლებიდან დაწყებული დასკვნის სტატისტიკით, დიდი მონაცემებით მანიპულირების ჩათვლით. თქვენ პროგრესირებთ თანმიმდევრული ეტაპებით, მეთოდურად დააგროვებთ საჭირო აგურებს.

ეს ტრენინგი ასევე გამოირჩევა მრავალმხრივი მიდგომით. დიდი მონაცემების კოდის, მონაცემების, მათემატიკისა და ალგორითმული ასპექტების დაფარვით. 360-გრადუსიანი ხედვა აუცილებელია საკითხების სრულად გასაგებად.

მაგალითად, გავიხსენოთ ხაზოვანი ალგებრის საფუძვლები. ვექტორულ მონაცემებთან მუშაობის აუცილებელი მათემატიკური წინაპირობა. ანალოგიურად, აქცენტი გაკეთდება სტატისტიკური ცნებების დეტალურ გაგებაზე, რომლებიც ემყარება პროგნოზირებადი ანალიზის ალგორითმებს.

ამიტომ თქვენ დატოვებთ საფუძვლების ჭეშმარიტი განივი ოსტატობით. მზად ხართ გაუმკლავდეთ მონაცემთა მეცნიერებას და დიდი მონაცემთა კურსებს, რომლებიც გაინტერესებთ სრული სიმშვიდით!

გახსნა ახალი პერსპექტივებისკენ

ეს სრული კურსი, უპირველეს ყოვლისა, რჩება აუცილებელი საფუძვლების შესავალი. მაგრამ ეს იქნება თქვენთვის ნამდვილი პლაცდარმი საინტერესო ჰორიზონტებისკენ. ამ არსებითი პირველი ნაბიჯის გადადგმით, თქვენ გაუხსნით გზას მრავალი სპეციალიზაციისკენ, რომელსაც ამჟამად დიდი მოთხოვნა აქვს.

ეს უფრო მოწინავე კურსები საშუალებას მოგცემთ გააღრმაოთ მასიური მონაცემების შესწავლისა და გამოყენების ტექნიკა. როგორიცაა ზედამხედველობითი და უკონტროლო მანქანათმცოდნეობა, ღრმა სწავლა ან თუნდაც კლასტერული მეთოდები. უზარმაზარი კარიერული შესაძლებლობები სტრატეგიულ სფეროებში კომპანიებისთვის.

ამის შემდეგ შეგიძლიათ თავისუფლად გაიაროთ სპეციალიზაცია იმ სექტორებში, რომლებიც გხიბლავთ. ფინანსები, მარკეტინგი, ჯანდაცვა, ლოჯისტიკა... ისინი ყველა მოუთმენლად ეძებენ მონაცემთა ექსპერტებს, რათა მოხდეს მათი პროცესების ოპტიმიზაცია მონაცემთა მასის ანალიზით.

მაგრამ ამ პერსპექტიული შესაძლებლობების გამოსაყენებლად, ჯერ მტკიცედ უნდა ჩაუყაროთ საფუძველი. ეს არის გასაღები, რასაც ეს მდიდარი და პრაგმატული შესავალი ტრენინგი მოგცემთ!