技能. 1. 資料及資料科學簡介. 大數據、商業智慧、商業分析、機器學習和人工智慧– 我們知道這些流行 ...SkiptocontentMenuOpenSearch完整的資料科學訓練:數學、統計、Python、用Python實現進階統計、機器學習和深度學習Contents1課程介紹影片2從這28.5小時的課程，你會學到3要求4課程說明4.0.1問題4.0.2解決方案4.0.3技能4.0.4你將得到了什麼5目標受眾6講師簡介7英文字幕：有8報名參加課程｜更新couponcode9也許你會有興趣10找其它課程？試看看Soft&Share網站搜尋引擎11幫我們個小忙！12使用e-mail追蹤Soft&Share12.1分享此文：12.2請按讚：12.3相關課程介紹影片報名參加課程｜更新couponcode從這28.5小時的課程，你會學到這門課程提供了你成為一名資料科學家所需的整個工具箱將資料科學技能寫入你的履歷中:統計分析，使用NumPy、pandas、matplotlib和Seaborn做Python程式設計，進階的統計分析，Tableau，以統計模型(statsmodels )和scikit-learn做機器學習，用TensorFlow做深度學習通過展示對資料科學領域的理解給面試官深刻印象學習如何預先處理資料理解機器學習背後的數學原理(其他課程絕對沒有教授的) 開始用Python編寫程式碼，學習如何使用它進行統計分析在Python中執行線性和邏輯迴歸實踐叢集(cluster)和因子(factor)分析能夠在Python使用NumPy、統計模型(statsmodels)和scikit-learn 創建機器學習演算法把你的技能應用到現實生活中的商業案例中使用最先進的深度學習框架，如Google的Tensorflow，開發出商業直觀，同時寫程式並以大數據完成任務。

展開深層神經網路的力量改進機器學習演算法，透過研究欠彌合(underfitting)、過度彌合(overfitting)、訓練(training)、驗證(validation)、n-折疊交叉驗證(n-foldcrossvalidation)、測試(testing)，以及如何超參數(hyperparameters )可改善性能從你的手指熱身起來，因為你會渴望把你在這裡學到的一切都應用到越來越多的現實生活中要求不需有先前的經驗。

我們將從最基本的開始你將需要安裝一個Anaconda，我們會一步一步教你。

MicrosoftExcel2003、2010、2013、2016或365課程說明問題資料科學家是本世紀最適合發展的職業之一。

因數位化、物件導向、分析的趨勢，對資料科學家的需求於就業市場上急速增長也就不足為奇了。

然而，人才供給一直非常有限。

要獲得資料科學家所需具備的技能不容易學習。

那麼你能怎麼做到？大學在創建專門的資料科學專業培訓上進展緩慢。

(更不用說那些已知的都非常昂貴和耗費時間的)大多數線上課程都集中在一個特定的主題上，很難理解他們所教授的技能在整個藍圖中如何融入。

解決方案資料科學是個多學科領域。

它包含了一系列廣泛的主題:了解資料科學領域以及執行的分析類型數學統計Python在Python應用進階統計技術資料視覺化機器學習深度學習每一個主題都建基在前面的主題之上。

如果你沒有按照正確的順序學習這些技能，你可能會在途中迷罔。

例如，一個人有可能在機器學習技術的應用上遇到困難，如果他沒有好的基礎數學基礎。

或者，在知道迴歸是什麼之前，就進入Python實踐迴歸分析可能會覺得難以招架。

因此，為了創造最有效益、最有時效和結構化的線上資料科學培訓，我們製作了此2018資料科學課程。

我們相信這是第一個為進入資料科學領域面對挑戰提供解決方案的培訓計畫，學生可在一個地方獲得所有必要的資源。

此外，我們的教學著重主題的流暢和互補。

這門課程教給你成為一名資料科學家所需要的一切，只需要傳統教學成本的一小部分(更不用說你將節省了多少時間)。

技能1.資料及資料科學簡介大數據、商業智慧、商業分析、機器學習和人工智慧–我們知道這些流行語屬於資料科學領域，但它們都意味著什麼呢？作為一名資料科學家的候選人，你必須了解這些領域中的每一個細節，並認出解決問題的合適方法。

這個”資料和資料科學入門”將會讓你對所有這些流行語以及它們在資料科學領域中的位置提供一個全面的視角。

為什麼要學？2. 數學學習這些工具是做資料科