掌握大數據的基礎知識

具備必要的基礎

新的大數據和數據科學職業提供了令人興奮的機會。然而，他們所需的培訓需要紮實的統計學和電腦科學基礎。 這正是本綜合課程的目標：讓您具備這些基本的先決條件。

首先，它回顧了 Python 程式設計的基礎知識。現在是處理大量資料的必備語言。在本課程的核心，您將學習其語法和主要模組。特別關注資料科學的核心工具 NumPy 函式庫。

您將了解為什麼經典關係型資料庫在面對大量大數據時會達到其極限。那麼有必要介紹分散式海量儲存系統。

統計學將深入討論，從基本概念到迴歸模型。隨機變數、微分學、凸函數、最佳化問題……這麼多對海量資料進行相關分析的必備概念。

最後，您將發現第一個監督分類演算法：感知器。新統計知識在經典用例中的具體應用。

與傳統的理論訓練不同，本課程堅決採取務實的方式。這些概念透過具體和現實的案例來系統化應用。為了更好地理解所涵蓋的概念。

整個程序的結構是連貫的。不同的模組相輔相成、和諧互補。從 Python 程式設計基礎到推理統計，包括大數據的操作。您將在連續的階段中取得進展，有條不紊地累積所需的磚塊。

該培訓也以其多樣化的方法而聞名。透過涵蓋大數據的程式碼、數據、數學和演算法方面。 360 度的視野對於全面解決這些問題至關重要。

例如，將回顧線性代數的基礎知識。處理向量資料的基本數學先決條件。同樣，重點將放在對預測分析演算法背後的統計概念的詳細理解。

因此，您將真正橫向掌握基礎知識。準備好安心地學習您感興趣的數據科學和大數據課程！

這個完整的課程首先是對所需基礎知識的介紹。但這將是您邁向令人興奮的視野的真正跳板。透過踏出這重要的第一步，您將為當前需求旺盛的多個專業領域開闢道路。

這些更進階的課程將讓您加深探索和利用大量資料的技術。例如有監督和無監督的機器學習、深度學習，甚至聚類方法。為公司的策略領域提供巨大的職業機會。

然後你就可以自由地專注於你感興趣的領域。金融、行銷、健康、物流……他們都急切地尋找數據專家透過分析大量數據來優化他們的流程。

但要抓住這些有前途的機會，首先必須打牢基礎。這就是本次豐富實用的入門培訓將帶給您的關鍵！