Veri Biliminde Yoğun Usta, Barcelona, İspanya 2019
Veri Biliminde Yoğun Usta
İyi kararlar daima verilere dayanır
Gerçek dünyadaki veri kümelerinden yararlanarak ve Python tabanlı bir müfredat ile sektör uzmanlarından öğrenerek veri bilimlerindeki uzmanlığınızı geliştirin. Gerçek iş sorunlarını çözmek ve bugün meslek hayatınızı ilerletmek için ilgili araçlara ve tekniklere hakim olun.
Gerçek sonuçları alın
Kariyer ekibimiz, güçlü yanlarınızı tanımlamanıza, hedeflerinizi hassaslaştırmanıza ve profesyonel hedeflerinizi gerçeğe dönüştürmek için 200'den fazla Nuclio ortağıyla bağlantı kurmanıza yardımcı olur.
Fen, veri analizi, mühendislik, matematik ve daha pek çok farklı alandaki yüksek performanslı öğrencilerle birlikte problemleri çözün. Anlamlı bağlantılar oluşturun, potansiyel işverenlerle tanışın ve hayat boyu öğrenen bir topluluğa katılın.
Derste kavramlar, platformlar ve teknikler.
Programlama: R, Python
Veri görselleştirme: ggplot2, seaborn, matplotlib
Gruplama ve öneri.
İletişim becerileri: Daha önce öğrenilen her şeyi yeterince açıklamak ve görselleştirmek için gereklidirler.
Veri Biliminin Temelleri: Python ve istatistik
Öğrenciler, sıklıkla frekans çevirici ve Bayes yöntemleri dahil olmak üzere istatistiksel analizde en iyi uygulamaları araştırdığımız ve öğrendiğimiz bir Python tabanlı müfredata dahil edilir. Yazılım mühendisliği en iyi uygulamalarını kullanarak ve farklı geçmişlerden gelen akranlarla çiftler halinde programlama yaparak, öğrenciler veri biliminin temel kavramlarına hakim olurlar.
İş aracımızı kurmak
Tahmin analizine ve Makine Öğrenmeye giriş
Makine Öğrenimi ve gerçek durum çalışmaları
İkinci blokta, kendimizi makine öğrenmeye, sınıflandırma, regresyon ve gruplandırmaya dayalı yapısal ve yapılandırılmamış veri kümeleri üzerinde çalışmaya başladık. Scikit-learn, NumPy ve SciPy gibi kütüphaneleri keşfedeceğiz ve bu kütüphaneleri anlamamızı gerçek dünyadaki uygulamalara entegre etmek için gerçek vaka çalışmalarını kullanacağız.
Veri işleme işlemleri
Tahmin modelleme için temel istatistik kavramları
Python ile lojistik regresyon
Kümeleme ve sınıflandırma
Rastgele ağaçlar ve ormanlar
Doğal dil işleme ve veri görselleştirme
Üçüncü bloğumuzda, veri bilimi bilgimizi bedenimize doğal dil işleme ve öneri sistemleri ekliyoruz. Açık kaynaklı büyük verilerin işlenmesini öğreniyoruz ve görselleştirme ve veri bilgisi sanatını mükemmelleştirerek Engel'i bitiriyoruz. Bu Bloğun sonunda, öğrenciler kavramsal bilgi sahibi olmalı ve bağımsız projelere başlamaya hazır olmalıdır.
Vektör Destek Makineleri
Ana bileşenlerin analizi
Sinir Ağlarına Giriş ve TensorFlow ile Derin Öğrenme
Rpy2 kütüphanesiyle R ve Python kodlarına katılın
Capstone projesi ve işgücü piyasasına hazırlık
Daldırma programımızı tamamlamak için öğrenciler, bir Capstone projesinde ilgi alanlarına veya kariyer hedeflerine özgü olan bir uygulamalı veri bilimi projesinde bağımsız olarak çalışırlar. Bu projeler, öğrencilerin ders boyunca öğrendikleri teknik becerilerini yansıtır ve gerçek veri bilimcileri olarak yeteneklerini ve yeteneklerini gösterir.
Avrupa'da 2020 yılına kadar tahmini 1 milyon yeni dijital ve teknolojik işler.
Veri biliminin profili, şirketlerin üretkenliği için en uygun olanlardan biri olacak ve rakipler üzerinde avantaj sağlayabilmek için gerekli bilgileri verecektir.
Nuclio Digital School için 1 tane daha kurs bak. »