问题

数据科学家是本世纪最适合蓬勃发展的职业之一。它是数字化的、面向编程的、分析性的。因此，就业市场对数据科学家的需求激增也就不足为奇了。

然而，供应量非常有限。获得被聘为数据科学家所需的技能很困难。

你怎么能这么做呢？

大学在创建专门的数据科学项目方面进展缓慢。（更不用说现有的非常昂贵且耗时）

大多数在线课程都专注于某个特定主题，很难理解他们教授的技能如何适应整个情况

解决方案

数据科学是一个多学科领域。它涵盖了广泛的主题。

• 了解数据科学领域和进行的分析类型

• 数学

• 统计数据

• Python

• 在 Python 中应用高级统计技术

• 数据可视化

• 机器学习

• 深度学习

这些主题中的每一个都建立在前面的主题之上。如果您没有按照正确的顺序掌握这些技能，您可能会迷失方向。例如，在理解基础数学之前，人们会很难应用机器学习技术。或者，在了解什么是回归之前，学习 Python 中的回归分析可能会让人不知所措。

因此，为了创建最有效、最省时且结构化的在线数据科学培训，我们创建了 2023 年数据科学课程。

我们相信这是第一个解决进入数据科学领域最大挑战的培训计划——将所有必要的资源集中在一个地方。

此外，我们的重点是教授流畅且相辅相成的主题。该课程教您成为数据科学家所需了解的一切，而成本只是传统项目的一小部分（更不用说您将节省的时间）。

技能

   1. 数据和数据科学简介

大数据、商业智能、商业分析、机器学习和人工智能。我们知道这些流行语属于数据科学领域，但它们到底意味着什么？

为什么要学它？ 作为候选数据科学家，您必须了解每个领域的来龙去脉，并识别解决问题的适当方法。这本“数据和数据科学简介”将让您全面了解所有这些流行语以及它们在数据科学领域的应用。

   2. 数学

学习工具是进行数据科学的第一步。你必须先看到大局，然后再详细检查各个部分。

我们特别详细研究了微积分和线性代数，因为它们是数据科学所依赖的子领域。

为什么要学它？

微积分和线性代数对于数据科学编程至关重要。如果您想了解高级机器学习算法，那么您的武器库中需要这些技能。

   3. 统计

在成为科学家之前，你需要像科学家一样思考。统计学训练你的思维将问题构建为假设，并为你提供测试这些假设的技术，就像科学家一样。

为什么要学它？

本课程不仅为您提供所需的工具，还教您如何使用它们。统计学训练你像科学家一样思考。

   4.Python

Python 是一种相对较新的编程语言，与 R 不同，它是一种通用编程语言。你可以用它做任何事！网络应用程序、计算机游戏和数据科学是其众多功能之一。这就是为什么它在很短的时间内成功地颠覆了许多学科。已经开发出极其强大的库来实现数据操作、转换和可视化。然而，Python 真正的亮点在于它处理机器和深度学习。

为什么要学它？

当通过 scikit-learn、TensorFlow 等强大的框架来开发、实现和部署机器学习模型时，Python 是必备的编程语言。

   5. 画面

数据科学家不仅仅需要处理数据并解决数据驱动的问题。他们还需要说服公司高管做出正确的决策。这些高管可能并不精通数据科学，因此数据科学家必须能够以他们能够理解的方式呈现和可视化数据的故事。这就是 Tableau 的用武之地 – 我们将使用商业智能和数据科学领域领先的可视化软件帮助您成为讲故事的专家。

为什么要学它？

数据科学家依靠 Tableau 等商业智能工具向非技术决策者传达复杂的结果。

   6. 高级统计

回归、聚类和因子分析都是在机器学习之前发明的学科。然而，现在这些统计方法都是通过机器学习来执行的，以提供无与伦比的准确性的预测。本节将详细介绍这些技术。

为什么要学它？

数据科学就是关于预测建模，您可以通过此“高级统计”部分成为这些方法的专家。

   7. 机器学习

该计划的最后一部分以及每个部分的目的都是深度学习。能够在工作中运用机器和深度学习通常是数据科学家和数据分析师的区别。本节涵盖所有常见的机器学习技术和使用 TensorFlow 的深度学习方法。

为什么要学它？

机器学习无处不在。Facebook、谷歌和亚马逊等公司多年来一直在使用能够自主学习的机器。现在是你控制机器的   时候了。

**你得到什么**

• 价值 1250 美元的数据科学培训计划

• 主动问答支持

• 被聘为数据科学家的所有知识

• 数据科学学习者社区

• 结业证书

• 访问未来的更新

• 解决现实生活中的商业案例，让你获得这份工作

您将从头开始成为一名数据科学家   我们很乐意提供无条件 30 天全额退款保证。对您来说没有风险。课程内容非常精彩，这对我们来说是理所当然的，因为我们确信您会喜欢它。

为什么要等？每一天都是错失的机会。

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