Les scientifiques de données sont des emplois de classe majoritaires, avec un salaire moyen de 120 dollars de 120 dollars en fonction Glassdoor et Indeed. C'est la moyenne ! Et il ne s'agit pas de l'argent - il en fait un travail intéressant aussi !

Si vous avez des expériences de programmation ou de scripts, ce cours vous apprendra les techniques utilisées par de véritables scientifiques de données dans l'industrie des technologies et vous préparera à ce chemin de carrière chaut de course Ce cours complet comprend 68 cours couvrant presque de 9 heures de vidéo de vidéo. La plupart des sujets comprennent des exemples de codes Python pratiques que vous pouvez utiliser pour des références et pour la pratique. Je vous guiderai à partir de mes 9 années d'expérience chez Amazon et IMDb pour vous guider dans ce qui est nécessaire et ce que vous ne passez.

Chaque concept est introduit en anglais clair, en évitant la notation mathématique et le jargon. On ensuite démonstration à l'aide du code Python dont vous pouvez expérimenter et construire dessus, ainsi que des notes que vous pouvez conserver pour une référence à l'avenir. Vous ne trouverez pas de contenus académiques et profondément mathématiques de ces algorithmes dans ce cours, la concentration sur la compréhension pratique et l'application de ces algorithmes.

Les sujets de ce cours sont une analyse des exigences réelles de données des listes de travaux de scientifiques de données de plus grands employeurs de technologie. Nous aborderons des techniques d'apprentissage de machine et de données à la recherche des techniques de données à l'apprentissage en machine et à la recherche des employeurs de nouveaux employeurs, notamment :

Analyse de régression
Clustering K-Means
Analyse de composant principal
Train/test et validation croisée
Méthodes Bayesian
Décision et forêts aléatoires
Réglage multivarié
Modèles multi-niveaux
Soutien machines vectorielles de l'en
Apprentissage de renforcement
Filtrage collaboratif
K-Nearest
Bias/Variance Tradeoff
Apprentissage d'ensemble
Fréquence de temps / fréquence de document inverse
Conception expérimentale et tests A/B

..et bien plus encore ! Il y en a également une section complète de l'apprentissage des machines avec Apache Spark, qui vous permet de mettre en valeur ces techniques de grandes données analysées sur un groupe informatique.

Si vous êtes novice en Python, ne vous inquiétez pas pas et ne d'en pas de l'enchaînement de l'enchaînement Si vous avez des émissions déjà avant, vous devriez le prendre rapidement. Ce cours vous montre comment mettre en place sur les PC basés sur Microsoft Windows ; le code de code de type échantillon sera également sur des systèmes de bureau MacOS ou Linux de bureau, mais je ne peux pas fournir un soutien spécifique pour OS.

Si vous êtes un programmer qui cherche à passer en une nouvelle piste de carrière passionnante, ou un analyste de données qui cherche à passer à l'industrie des technologies, ce cours vous apprendra les techniques de base de l'expérience des scientifiques de données de l'industrie réelle dans l'industrie. Je pense que vous y jouirez !