Блогер із США, який ділиться інформацією про штучний інтелект, технології та розвиток, Мухаммед Аян розмістив добірку безоплатних курсів із Data Science, які забезпечують міцну основу та можуть бути корисними як професіоналам, так і початківцям. Ось що він пропонує.
Блогер із США, який ділиться інформацією про штучний інтелект, технології та розвиток, Мухаммед Аян розмістив добірку безоплатних курсів із Data Science, які забезпечують міцну основу та можуть бути корисними як професіоналам, так і початківцям. Ось що він пропонує.
Це серія безоплатних відеокурсів, які навчають основ використання Python 3.
Курси створив доктор Чарльз Северанс (також відомий як доктор Чак). Він є клінічним професором у Школі інформації Мічиганського університету, де викладає різні курси, орієнтовані на технології, зокрема програмування, дизайн баз даних і веброзробку.
У цьому курсі можна дізнатись, як маніпулювати SQL-таблицями за допомогою операторів реляційної алгебри та застосувати ці теоретичні концепції до дуже поширеної мови SQL (Structured Query Language), яка використовується для взаємодії з реляційними базами даних.
Цей курс дозволить формалізувати концепції, які користувачі природно використовують в SQL, щоб вони могли застосувати їх до інших мов (таких як Python або R). Курс також запропонує поради щодо використання SQL для створення все більш складних запитів.
Курс зосередить користувачів на елементах і функціях, доступних у R для роботи над завданнями Data Science. Курс розпочнеться з брифінгу про основи програмування R, а потім допоможе зрозуміти структури даних, вбудовані функції, визначені користувачем функції та оператори керування потоком під час виконання першої половини курсу. Друга частина охопить маніпулювання даними та візуалізацію даних за допомогою факторів і кадрів даних у R. Курс також охоплює встановлення R.
Курс Probability for Data Science починається з ознайомлення з різними поняттями ймовірності. Потім він продовжує прищеплювати вам навички роботи з граничною ймовірністю для вирішення проблем, які є подіями незалежно від результату іншого значення, і теореми Байєса, яка стосується ймовірності виникнення подій на основі виникнення інших подій.
Курс допоможе вивчити основи бізнес-аналітики, наприклад аналіз даних і статистику, щоб покращити свої навички ухвалення рішень на основі даних.
Курс допоможе створювати інформаційні панелі за допомогою Tableau. У 1 частині буде визначено, що таке інформаційна панель, її призначення та розроблена схема панелі. У 2 частині будуть застосовані методи виявлення даних за допомогою багатьох функцій Tableau. Нарешті, у 3 частині буде зібрана всі інформація, яка дозволить створити інтерактивну інформаційну панель.
На курсі користувачі зрозуміють проблеми, пов’язані з аналізом бізнес-даних, а також відповідні випадки використання, щоб вони могли визначити можливості використання інструменту бізнес-аналітики. Створити інформаційну панель у Microsoft Power BI та відтворити кроки для очищення, моделювання та візуалізації даних у майбутніх проєктах. А також організувати проєкт створення інформаційної панелі таким чином, щоб уникнути пастки нескінченних завдань!
CognitiveClass є домом для найновішого та найкращого технологічного контенту, який може запропонувати світ.
Вивчайте MATLAB і Simulink у власному темпі. Виконайте практичні вправи.
Пройдіть цілі курси або зосередьтеся на окремих темах.
Кілька курсів дадуть можливість ознайомитись з основами MATLAB, опанувати основні функції MATLAB для аналізу даних, моделювання та програмування, для обробки та візуалізації даних, підвищити надійність, гнучкість і ефективність коду MATLAB, дізнатись про ефективні способи розробки програм у MATLAB за допомогою App Designer, а також про об'єктноорієнтоване програмування Onramp.
Курс допоможе використовувати програмний інструмент для візуалізації даних. Основна мета цього курсу — навчити вас брати дані, які, на перший погляд, малозначущі, і представляти їх у формі, яка буде зрозумілою для людей. Було розроблено різні техніки для візуального представлення даних, але в цьому курсі ми будемо використовувати кілька бібліотек візуалізації даних на Python, а саме Matplotlib, seaborn і Folium.
Опануйте ефективні робочі процеси для очищення брудних даних реального світу. На курсі користувачі отримають інформацію про обробку відсутніх значень, масштабування та нормалізацію перетворювати числові змінні, щоб отримати корисні властивості, розбір дат, кодування символів та непослідовне введення даних.
Вступ до глибокого навчання, яке допоможе використовувати TensorFlow і Keras для створення та навчання нейронних мереж для структурованих даних.
Курс передбачає інформацію про початок роботи з алгоритмами машинного навчання. Користувачі дізнаються про контрольовані алгоритми навчання та алгоритми неконтрольованого навчання, кластеризацію k-середніх, PCA, навчання з підкріпленням та Q-навчання. До кінця цього курсу користувачі отримають навички, необхідні для кваліфікованого інженера з машинного навчання.
