Введение в большие данные: основная учебная программа и руководство по готовности

Вступление в область больших данных и науки данных может быть ошеломляющим со многими инструментами, языками и математическими концепциями, которые нужно изучить. Этот курс предоставляет четкую, структурированную дорожную карту всей основной учебной программы, чтобы помочь вам оценить свои навыки и спланировать свое обучение. Прочитав эти всеобъемлющие текстовые руководства, вы построите прочную ментальную модель ландшафта данных, поймете, как различные технологии связаны между собой, и приобретете практический опыт работы с основными концепциями. Вы превратитесь из любопытного новичка в хорошо подготовленного кандидата, готового к продвинутым академическим программам или профессиональной подготовке. Что вы узнаете: Понимание основных столпов больших данных, включая инженерию данных; Изучение основных статистических концепций и их применение к анализу данных в реальном мире; Применение основных концепций программирования Python, включающих современные библиотеки данных для манипуляции данными; Изучайте основы машинного обучения. Обучение, от управляемых алгоритмов до оценки базовой модели; Узнайте, как инструменты бизнес-аналитики (BI) превращают необработанные данные в практические организационные знания; Оценить свою текущую техническую готовность и наметить следующие шаги для дальнейшего изучения или карьерной специализации. Курс начинается с основных терминов и математических основ науки данных, а затем вы пройдете обучение программированию на Python, основам машинного обучения и современным рабочим процессам визуализации данной. Каждый раздел содержит письменные объяснения, обзоры кода и концептуальные упражнения, чтобы проверить ваше понимание. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, начинающих ученых данных и профессионалов, рассматривающих продвинутые академические степени или интенсивные учебные лагеря в больших данных. Не требуется предварительного программирования или продвинутого опыта математики. Начните читать сегодня, чтобы демистифицировать большие данные и уверенно планировать свое будущее в науке данных.