با این راهنمای کامل در مورد یک حرفه در علم داده از جمله سوالات تمرینی، برای مصاحبه علم داده خود آماده شوید!
بیاموزید که چگونه داده های سری زمانی را مدلسازی کنید و با استفاده از SQL از تکنیک های پیشرفته تجزیه و تحلیل استفاده کنید.
مفاهیم و تکنیک های کاربردی علم داده با Knime و مثال های دستی
در این مختصر اجرایی ، خواهید آموخت که علم داده چیست ، چرا برای شما و تجارت شما مهم است و چگونه می توانید به یک سازمان داده محور تبدیل شوید.
وقت خود را تلف نکنید و مستقیماً به کدنویسی عملی در R بپرید. تجربه ای به همان اندازه رضایت بخش برای مبتدیان کامل و آنهایی از شما که فقط می خواهند یک تجدید نظر در R.
بیاموزید که چگونه از الگوهای طراحی برای معماری مقیاس پذیر و ابزارهایی مانند خدمات و کانتینرها برای استقرار ماشین در مقیاس استفاده کنید.
نحوه انتخاب پایگاه داده مناسب برای پروژه علوم داده خود را کشف کنید. با نقاط قوت و ضعف فناوری های مختلف پایگاه داده آشنا شوید و موارد استفاده خاص را مرور کنید.
روش های عمیقی را که علم داده بر عملکرد دولت و روند سیاسی ما تأثیر می گذارد کاوش کنید.
این دوره به شما نشان می دهد که چگونه می توانید روی یک پروژه علوم پایان به پایان از جمله پردازش داده ها ، ساخت و ارزیابی مدل یادگیری ماشین و نمایش مدل به عنوان API در یک روش استاندارد با استفاده از کتابخانه های مختلف پایتون کار کنید.
علم داده عملی است که داده های خام را به بینش عملی تبدیل می کند. این دوره به شما در مورد ابزارها ، فناوری ها و گرایش های ایجاد کننده انقلاب علم داده ها آموزش می دهد.
از Scala در کارهای علم داده خود استفاده کنید. ویژگی های Scala را که برای دانشمندان داده بسیار مفید است کاوش کنید ، از جمله توابع سفارشی ، پردازش موازی و برنامه نویسی Spark با Scala.
با استفاده از پایتون 12 روش برای کار با داده را بیاموزید. نحوه کاوش داده ها ، مصرف داده ها ، تجسم داده ها و موارد دیگر را مرور کنید.