Képek: UnsplashA munka világában a követelmények között egyre gyakrabban találkozhatunk a technológia menedzsmentjével, különösen az emberektől elvárják a programozási ismereteket. Nem elég azonban programozni, hanem folyamatosan frissítenie kell magát, hogy jobb munkalehetőséghez jusson, aki ezzel a tudással rendelkezik, hiszen így felkészültebb lesz minden új technológiára, ami elé kerül.
< p>És nincs is jobb lehetőség a felkészülésre, mint olyan kurzusok elvégzése, amelyek lehetővé teszik, hogy otthonából és mindenekelőtt ingyenesen tanuljon és mindig naprakészen tartsa magát. Az egyik ilyen kiváló lehetőség a Harvard Egyetem kurzusai, amely a világ egyik legrangosabb akadémiai intézménye kiválósága miatt. És ebből az alkalomból pontosan a Harvard Egyetem kínál három érdekes adattudományi kurzust, amelyek lehetővé teszik, hogy naprakész maradjon, és olyan új témákat tanulhasson meg, amelyek nagyon hasznosak lesznek a munkája során.Az általunk kínált kurzusok Az alábbiakban bemutatandó edX platformon található, amelyet a Harvard Egyetem tanít. Ezek olyan ingyenes kurzusok, amelyeket otthona kényelméből vehet igénybe, rugalmas időbeosztásuk miatt bármikor, amikor az a leginkább elérhető. Mindegyiknek más az időtartama, amit azonnal jelezni fogunk Önnek, valamint ennek a képzésnek a leírását és a közben elsajátított tanulást. Tehát minden további nélkül nézzük meg a tanfolyamokat.
Képek: FreepikAdattudomány: gépi tanulás
A legnépszerűbb módszerek a gépi tanulásból származnak, mivel ez a program különbözik a többitől, mivel a gépi tanulás előrejelzési algoritmusokat hoz létre adatok felhasználásával. Ezen a tanfolyamon elsajátíthatja a népszerű gépi tanulási algoritmusokat, a főkomponens-elemzést és a szabályosítást egy filmajánló rendszer létrehozásával, valamint megismerheti a képzési adatokat és az adatkészletek felhasználását a potenciálisan prediktív kapcsolatok felfedezésére. Előzetes tudás nem szükséges, hiszen bevezető jellegű. A tanfolyam 8 hétig tart, egyenként 2-4 órát vesz igénybe, és Ön Rafael Irizarry biostatisztika professzor irányítása alatt lesz.
Adattudomány: Az R alapfogalmai
Ezen a tanfolyamon megtanulod az R programozás alapjait, és egy valós adathalmazt használsz az Egyesült Államok bizonytalanságáról, valamint megtanulod: az alapvető R szintaxist, az alapvető R programozási fogalmakat, például adattípusokat, vektort. aritmetika és indexelés; műveletek végrehajtása az R nyelvben, beleértve a rendezést, az adatok kezelését a dplyr segítségével és a grafikonok létrehozását. 8 hétig tart, heti 1-2 órával, Rafael Irizarry biostatisztika professzor irányítása alatt.
Adattudomány: Bevezetés az adattudományba Python segítségével
< p>A számítógépek minden percben több millió gigabájtnyi adatot gyűjtenek össze, így ezzel a programozási nyelvvel elemezheti ezeket az adatokat. A képzés során gyakorlati tapasztalatokat szerezhet a Python használatával valós adattudományi kihívások megoldásához, gyakorolhatja a Python programozást és kódolást modellezéshez, statisztikákhoz és történetmeséléshez, használhat olyan népszerű könyvtárakat, mint a Pandas, numPy, matplotlib és SKLearn, és futtathatja az alapgépet. Tanulási modellek Python használatával, és megtudhatja, hogyan építhet alapot a Python használatához a gépi tanulásban és a mesterséges intelligenciában. 8 hétig tart, heti 3-4 órát tanul, és Pavlos Protopapas tudományos programigazgató irányítása alatt áll. A tanulmányi program a következő:1.- Lineáris regresszió
2.- Többszörös és polinomiális regresszió
3.- Modellválasztás és keresztellenőrzés
4.- Torzítás, variancia és hiperparaméterek
5.- Osztályozás és logisztikus regresszió
6.- Multilogisztikus regresszió és hiányosság
7.- Bootstrap, konfidencia intervallumok és hipotézis tesztek
8.- Végső projekt
Ha ezekre a kurzusokra szeretne jelentkezni, csak kattintson mindegyik nevére, és az közvetlenül a képzéshez irányít. Az „Adattudomány: gépi tanulás”, „Adattudomány: az R alapfogalmai” és „Adattudomány: Bevezetés az adattudományba Pythonnal” kurzusokat a megadott linkeken érheti el. Mindegyikben elhagyjuk. a tanfolyamok közül.
