TOP Mathematics for Data Science για αρχάριους από την αρχή
μικροαντικείμενα / / December 03, 2023
Εισαγωγή στην Επιστήμη Δεδομένων
Η επιστήμη δεδομένων περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα προσεγγίσεων και μεθόδων για τη συλλογή, επεξεργασία, ανάλυση και οπτικοποίηση συνόλων δεδομένων οποιουδήποτε μεγέθους. Ένας ξεχωριστός πρακτικά σημαντικός τομέας αυτής της επιστήμης είναι η εργασία με μεγάλα δεδομένα χρησιμοποιώντας νέες αρχές μαθηματική και υπολογιστική μοντελοποίηση, όταν οι κλασικές μέθοδοι παύουν να λειτουργούν λόγω της αδυναμίας τους απολέπιση. Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να βοηθήσει τον μαθητή να μάθει τα βασικά της θεματικής περιοχής μέσω διατύπωσης και επίλυση τυπικών προβλημάτων που μπορεί να συναντήσει ένας ερευνητής της επιστήμης δεδομένων δουλειά. Για να διδάξουν τον μαθητή να επιλύει τέτοια προβλήματα, οι συγγραφείς του μαθήματος παρέχουν στον φοιτητή το απαραίτητο θεωρητικό ελάχιστο και δείχνουν πώς να χρησιμοποιεί τη βάση εργαλείων στην πράξη.
4,2
Μάθημα "Ειδικός Επιστήμης Δεδομένων"
Είναι δύσκολο εδώ, αλλά ενδιαφέρον. Η μελέτη διαρκεί 8 μήνες. Πολλή θεωρία, ακόμη περισσότερη πρακτική, άνθρωποι και μεθοδολογία - όλα στοχεύουν στο να διασφαλίσουν ότι κατέχετε το επάγγελμα του ειδικού της Επιστήμης Δεδομένων.
4,6
Data Science & Machine Learning
Πρόγραμμα Bachelor σε Data Analytics και Machine Learning. Γίνετε περιζήτητος ειδικός πληροφορικής, αποκτήστε δίπλωμα από κρατικό πανεπιστήμιο και αλλάξτε τον κόσμο με τη βοήθεια της υψηλής τεχνολογίας. Μελετήστε με πλήρη και μερική απασχόληση στο διαδίκτυο: ακούστε διαλέξεις και ολοκληρώστε τη συνεδρία χωρίς να φύγετε από το σπίτι. Στο τέλος της εκπαίδευσης θα λάβετε κρατικό πτυχίο από το RANEPA.
Μερική φοίτηση
4,6
Επιστήμονας Δεδομένων
Κατακτήστε το πιο περιζήτητο επάγγελμα της Επιστήμης Δεδομένων από την αρχή. Θα λάβετε όλες τις απαραίτητες δεξιότητες στον προγραμματισμό, τα μαθηματικά και τη μηχανική μάθηση για ένα γρήγορο ξεκίνημα στο επάγγελμα όσο ακόμα σπουδάζετε.
4,4
Μαθηματικά για Ανάλυση Δεδομένων
Εκπαίδευση. Το διαδικτυακό μάθημα «Mathematics for Data Analysis» θα σας μυήσει στο απαραίτητο υλικό από τη μαθηματική ανάλυση, γραμμική άλγεβρα, θεωρία πιθανοτήτων και διακριτά μαθηματικά για πλήρη κατανόηση και ικανότητα επίλυσης προβλημάτων ανάλυσης δεδομένα. Στόχος του μαθήματος είναι επίσης η ανάπτυξη της μαθηματικής σκέψης, η οποία είναι σημαντική στο σύγχρονο πεδίο της Πληροφορικής γενικότερα και στην ανάλυση δεδομένων ειδικότερα.
2,8
Συνδυαστική
Σε αυτό το μάθημα θα μάθετε συνδυαστικά και βασικά εργαλεία για την επίλυση συνδυαστικών προβλημάτων. Αυτή η γνώση θα είναι χρήσιμη εάν γίνετε μηχανικός λογισμικού, ασχοληθείτε με την ανάλυση δεδομένων ή αποφασίσετε να σπουδάσετε προγραμματισμό σε προχωρημένο επίπεδο. Η συνδυαστική βοηθά τους προγραμματιστές να αποκτήσουν μια βαθύτερη κατανόηση των μαθηματικών, να εξετάσουν τους αλγόριθμους από διαφορετική οπτική γωνία και να σκεφτούν με νέους τρόπους. Αυτό το μάθημα είναι κατάλληλο για όσους συνεχίζουν να μελετούν διακριτά μαθηματικά. Για να διευκολύνετε τη μάθηση, συνιστούμε να παρακολουθήσετε εκ των προτέρων τα μαθήματα Εισαγωγή στη Μαθηματική Λογική και Θεωρία Συνόλων.
3,4
Μαθηματικά για Επιστήμη Δεδομένων
Θα ανανεώσετε τις γνώσεις σας στα μαθηματικά, θα μάθετε βασικούς τύπους και συναρτήσεις και θα κατανοήσετε τα βασικά της μηχανής εκπαίδευση και μπορείτε να ξεκινήσετε μια καριέρα στην Επιστήμη των Δεδομένων - εταιρείες πληροφορικής σε όλο τον κόσμο αναζητούν τέτοιους ειδικούς.
4,4
Αναλυτής δεδομένων από το μηδέν στο Junior
Θα μάθετε να επιλύετε επιχειρηματικά προβλήματα χρησιμοποιώντας δεδομένα. Πρώτα, πάρτε την απαραίτητη εκπαίδευση, βελτιώστε τα μαθηματικά και τα στατιστικά σας και μετά μελετήστε SQL, Python, Power BI και σε ένα χρόνο θα γίνετε αναλυτής δεδομένων.
4,2
Εναλλακτικό κομμάτι
Για όσους έχουν εμπειρία στην πληροφορική, αλλά δεν έχουν ισχυρά μαθηματικά θεμέλια, ένα εναλλακτικό κομμάτι θα τους βοηθήσει να αποκτήσουν τις γνώσεις που λείπουν στα μαθηματικά και να ενταχθούν σε έναν από τους άλλους τέσσερις τομείς.
2,5