അവശ്യ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ സ്വന്തമാക്കുക
പുതിയ വലിയ ഡാറ്റയും ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രൊഫഷനുകളും ആവേശകരമായ അവസരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അവർക്ക് ആവശ്യമായ പരിശീലനത്തിന് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിലും കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിലും ശക്തമായ അടിത്തറ ആവശ്യമാണ്. ഈ സമഗ്രമായ കോഴ്‌സിൻ്റെ ലക്ഷ്യം ഇതാണ്: ഈ അത്യാവശ്യ മുൻവ്യവസ്ഥകൾ കൊണ്ട് നിങ്ങളെ സജ്ജരാക്കുക.
ഒന്നാമതായി, ഇത് പൈത്തൺ പ്രോഗ്രാമിംഗിൻ്റെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളെ മറികടക്കുന്നു. വലിയ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇപ്പോൾ അത്യാവശ്യമായ ഒരു ഭാഷ. കോഴ്‌സിൻ്റെ ഹൃദയഭാഗത്ത്, നിങ്ങൾ അതിൻ്റെ വാക്യഘടനയും അതിൻ്റെ പ്രധാന മൊഡ്യൂളുകളും പഠിക്കും. ഡാറ്റാ സയൻസിലെ കേന്ദ്ര ഉപകരണമായ NumPy ലൈബ്രറിയിൽ പ്രത്യേക ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
വലിയ ഡാറ്റയുടെ ഭീമാകാരമായ വോള്യങ്ങളെ അഭിമുഖീകരിക്കുമ്പോൾ ക്ലാസിക് റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസുകൾ അവയുടെ പരിധിയിലെത്തുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് നിങ്ങൾ കാണും. വിതരണം ചെയ്ത വൻ സംഭരണ സംവിധാനങ്ങളുടെ ഒരു ആമുഖം അപ്പോൾ ആവശ്യമായി വരും.
അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ മുതൽ റിഗ്രഷൻ മോഡലുകൾ വരെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ആഴത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തും. റാൻഡം വേരിയബിളുകൾ, ഡിഫറൻഷ്യൽ കാൽക്കുലസ്, കോൺവെക്‌സ് ഫംഗ്‌ഷനുകൾ, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ... ബൃഹത്തായ ഡാറ്റയിൽ പ്രസക്തമായ വിശകലനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിന് ആവശ്യമായ നിരവധി ആശയങ്ങൾ.
അവസാനമായി, നിങ്ങൾ ആദ്യം സൂപ്പർവൈസ് ചെയ്ത വർഗ്ഗീകരണ അൽഗോരിതം കണ്ടെത്തും: പെർസെപ്‌ട്രോൺ. ഒരു ക്ലാസിക് ഉപയോഗ കേസിൽ നിങ്ങളുടെ പുതിയ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് അറിവിൻ്റെ മൂർത്തമായ പ്രയോഗം.
പ്രായോഗികവും സമ്പൂർണ്ണവുമായ ഒരു സമീപനം
പരമ്പരാഗത സൈദ്ധാന്തിക പരിശീലനത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഈ കോഴ്സ് നിശ്ചയദാർഢ്യത്തോടെ ഒരു പ്രായോഗിക സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നു. മൂർത്തവും യാഥാർത്ഥ്യവുമായ കേസുകളിലൂടെ ആശയങ്ങൾ വ്യവസ്ഥാപിതമായി പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ആശയങ്ങളുടെ ഒപ്റ്റിമൽ സ്വാംശീകരണത്തിനായി.
മുഴുവൻ പ്രോഗ്രാമും യോജിച്ച രീതിയിലാണ് ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നത്. വ്യത്യസ്ത മൊഡ്യൂളുകൾ പരസ്പരം പിന്തുടരുകയും പരസ്പരം യോജിപ്പിച്ച് പൂരകമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പൈത്തൺ പ്രോഗ്രാമിംഗിൻ്റെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ മുതൽ വലിയ ഡാറ്റയുടെ കൃത്രിമത്വം ഉൾപ്പെടെയുള്ള അനുമാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വരെ. ആവശ്യമായ ഇഷ്ടികകൾ ക്രമാനുഗതമായി ശേഖരിക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾ തുടർച്ചയായ ഘട്ടങ്ങളിൽ പുരോഗമിക്കും.
ഈ പരിശീലനത്തെ അതിൻ്റെ വൈവിധ്യമാർന്ന സമീപനം കൊണ്ട് വേർതിരിച്ചിരിക്കുന്നു. ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ കോഡ്, ഡാറ്റ, ഗണിതശാസ്ത്രം, അൽഗോരിതമിക് വശങ്ങൾ എന്നിവ രണ്ടും കവർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ. പ്രശ്നങ്ങൾ പൂർണ്ണമായി ഉൾക്കൊള്ളാൻ 360-ഡിഗ്രി ദർശനം അത്യാവശ്യമാണ്.
ലീനിയർ ബീജഗണിതത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, തിരിച്ചുവിളിക്കും. വെക്റ്റർ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ഗണിത മുൻവ്യവസ്ഥ. അതുപോലെ, പ്രവചനാത്മക വിശകലന അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് അടിസ്ഥാനമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ വിശദമായ ധാരണയ്ക്ക് ഊന്നൽ നൽകും.
അതിനാൽ നിങ്ങൾ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ തിരശ്ചീന വൈദഗ്ധ്യത്തോടെ പോകും. നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുള്ള ഡാറ്റ സയൻസും വലിയ ഡാറ്റ കോഴ്‌സുകളും സമ്പൂർണ്ണ മനസ്സമാധാനത്തോടെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ തയ്യാറാണ്!
പുതിയ കാഴ്ചപ്പാടുകളിലേക്കുള്ള ഒരു തുറക്കൽ
ഈ സമ്പൂർണ്ണ കോഴ്സ് എല്ലാറ്റിനും ഉപരിയായി ആവശ്യമായ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾക്കുള്ള ഒരു ആമുഖമായി തുടരുന്നു. എന്നാൽ ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ആവേശകരമായ ചക്രവാളങ്ങളിലേക്കുള്ള ഒരു യഥാർത്ഥ സ്പ്രിംഗ്ബോർഡായിരിക്കും. അത്യാവശ്യമായ ഈ ആദ്യപടി സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, നിലവിൽ ഉയർന്ന ഡിമാൻഡുള്ള ഒന്നിലധികം സ്പെഷ്യലൈസേഷനുകളിലേക്കുള്ള വഴി നിങ്ങൾ തുറക്കും.
കൂടുതൽ വിപുലമായ ഈ കോഴ്‌സുകൾ വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിനും ചൂഷണം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതികതകളെ കൂടുതൽ ആഴത്തിലാക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കും. സൂപ്പർവൈസുചെയ്‌തതും മേൽനോട്ടമില്ലാത്തതുമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് രീതികൾ പോലുള്ളവ. കമ്പനികൾക്ക് തന്ത്രപ്രധാനമായ മേഖലകളിൽ മികച്ച തൊഴിൽ അവസരങ്ങൾ.
അപ്പോൾ നിങ്ങളെ ആകർഷിക്കുന്ന മേഖലകളിൽ വൈദഗ്ധ്യം നേടാൻ നിങ്ങൾക്ക് സ്വാതന്ത്ര്യമുണ്ട്. ധനകാര്യം, വിപണനം, ആരോഗ്യം, ലോജിസ്റ്റിക്സ്... അവരെല്ലാം ഡാറ്റാ വിദഗ്ധരെ അവരുടെ ഡാറ്റയുടെ മാസ്സ് വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് അവരുടെ പ്രക്രിയകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ ആകാംക്ഷയോടെ തിരയുന്നു.
എന്നാൽ ഈ വാഗ്ദാനമായ അവസരങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന്, നിങ്ങൾ ആദ്യം നിങ്ങളുടെ അടിത്തറ ഉറപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. സമ്പന്നവും പ്രായോഗികവുമായ ഈ ആമുഖ പരിശീലനം നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്ന താക്കോൽ ഇതാണ്!
