Une nouvelle année appelle! De nouvelles résolutions doivent être prises pour devenir un data scientist !! Et les choses pourraient-elles seulement s'améliorer après le voyage tumultueux qui a été 2020?
Et quelle meilleure façon de terminer cette année et d'accueillir la nouvelle que de planifier toute votre carrière au même endroit?
C'est comme ca, Nous sommes de retour avec le parcours d'apprentissage le plus demandé dans la communauté de la science des données !!
L'édition 2020 du parcours d'apprentissage de la science des données!
Chaque année, nous lançons le parcours d'apprentissage de la science des données qui est vu et apprécié par des centaines d'aspirants à la science des données à travers le monde.. Ensuite, en tenant compte de la demande populaire, suggestions et mises à jour, voici le parcours d'apprentissage de la science des données pour 2021.
Le parcours d'apprentissage pour 2021 est la collection définitive et la plus complète de ressources rassemblées de manière structurée. Ce parcours d'apprentissage s'adresse à tous ceux qui souhaitent poursuivre une carrière en science des données. Ensuite, que je sois débutant, avoir quelques années d'expérience professionnelle ou être un professionnel de niveau intermédiaire, ce parcours d'apprentissage en science des données est fait pour vous.
Fatigué de parcourir des centaines de ressources non structurées et d'essayer de donner un sens? Plus maintenant. On va commencer!
Quoi de neuf dans le parcours d'apprentissage de la science des données de 2021?
Chaque année, Les experts DataPeaker mettent à jour et révisent le parcours d'apprentissage de la science des données en tenant compte des dernières pratiques et tendances du secteur, recherches récentes et suggestions de la communauté. Ensuite, Quoi de neuf cette année?
1. Compétences en narration élargies – Raconter des histoires est plus un art qu'une compétence. Un bon data scientist est quelqu'un qui peut transformer l'information en action à l'aide de la visualisation.. Vous vous familiariserez avec différents outils, techniques et stratégies de visualisation.
2. Déploiement du modèle – C'est peut-être le sujet de science des données le plus important laissé de côté dans la plupart des cours de science des données.. Tout modèle de science des données est essentiellement gaspillé à moins qu'il ne soit implémenté dans une application. Ce parcours d'apprentissage vous présentera des ressources de haute qualité pour acquérir cette compétence importante..
3. Apprentissage complet non supervisé – Traiter des données non structurées? Le Apprentissage non superviséL’apprentissage non supervisé est une technique d’apprentissage automatique qui permet aux modèles d’identifier des modèles et des structures dans des données sans étiquettes prédéfinies. Grâce à des algorithmes tels que les k-moyennes et l’analyse en composantes principales, Cette approche est utilisée dans une variété d’applications, comme la segmentation de la clientèle, Détection d’anomalies et compression de données. Sa capacité à révéler des informations cachées en fait un outil précieux dans le... est la façon de procéder. Dans cette édition du parcours d'apprentissage, nous avons créé un module séparé pour ce sujet afin que vous puissiez l'affiner.
4. Plus d'exercices – Quoi de mieux que de suivre un cours juste pour le plaisir? Nous avons incorporé un grand nombre d'exercices et de tâches afin que vous puissiez promouvoir vos cellules cérébrales et promouvoir votre mémoire.
5. Section Projets et emplois ajoutés – Les projets sont le moyen tout-puissant de transformer les connaissances conceptuelles et théoriques en connaissances pratiques. Nous avons entré une nouvelle section de projets et d'emplois qui vous aideront à naviguer dans l'industrie.
Vous pouvez entrer le plein et plus complet parcours d'apprentissage pour devenir data scientist en 2021 ici. Vous devez vous inscrire sur la plateforme Courses pour vous inscrire. Cela vous permettra de garder une trace de ce que vous avez couvert tout au long de votre parcours d'apprentissage automatique..
Boîte à outils de science des données – C'est le début de votre parcours pour devenir un spécialiste des données à succès !! Dans ce mois, vous commencerez votre parcours dans le domaine de la science des données et découvrirez les outils de science des données les plus courants et les plus fréquemment utilisés: Python et ses bibliothèques comme Pandas, NumPy, Matplolib et Seaborn.
Visualisation de données – Une fois que vous avez clarifié les bases, nous allons commencer par les compétences les plus cruciales d'un data scientist. L'objectif de ce mois est de vous familiariser avec différents outils et techniques de visualisation de données, como Tableau. Ce mois sera également un point de départ pour votre cheminement vers SQL.
Exploration des données – Les données sont masquées avec des informations importantes. La diffusion de ces informations sous forme d'insights est l'exploration de données. Dans ce mois, apprenez à explorer vos données avec Exploratory Data
Une analyse (AED). avec ça, vous comprendrez également les concepts statistiques importants requis pour devenir un data scientist.
Les bases de l'apprentissage automatique et l'art de la narration – Passons maintenant au véritable apprentissage automatique !! A partir de ce mois, votre parcours d'apprentissage automatique va commencer. Dans ce mois, couvrir les techniques de base de l'apprentissage automatique et l'art de raconter des histoires en utilisant une pensée structurée.
Apprentissage automatique avancé – Avez-vous fini avec les bases? Il est temps de monter d'un cran! L'objectif de ce mois-ci est de couvrir les algorithmes avancés d'apprentissage automatique. Vous découvrirez également l'ingénierie des fonctions et comment travailler avec des données de texte et d'image..
Apprentissage automatique non supervisé: Traiter des données non structurées peut être difficile, Alors passons à la réponse! Dans ce mois, en savoir plus sur les algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés comme K-Means, Regroupement hiérarchique y, pour terminer, va plonger dans un projet!
Moteurs de recommandation – Curieux de savoir comment Netflix, Amazone, Zomato offre de telles recommandations incroyables? Il est temps pour vous d'approfondir les systèmes de recommandation. Dans ce mois, vous apprendrez différentes techniques pour construire des moteurs de recommandation. Nous avons également un projet passionnant pour vous!, copains!
Travailler avec des données de séries chronologiques – Las instituciones de todas partes dependen en gran mesureLa "mesure" C’est un concept fondamental dans diverses disciplines, qui fait référence au processus de quantification des caractéristiques ou des grandeurs d’objets, phénomènes ou situations. En mathématiques, Utilisé pour déterminer les longueurs, Surfaces et volumes, tandis qu’en sciences sociales, il peut faire référence à l’évaluation de variables qualitatives et quantitatives. La précision des mesures est cruciale pour obtenir des résultats fiables et valides dans toute recherche ou application pratique.... de los datos de series de tiempo y el aprendizaje automático ha hecho que el escenario sea aún más emocionante. Dans ce mois, vous apprendrez à travailler avec des données de séries chronologiques et différentes techniques pour résoudre des problèmes liés aux séries chronologiques.
Introducción al l'apprentissage en profondeurL'apprentissage en profondeur, Une sous-discipline de l’intelligence artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour analyser et traiter de grands volumes de données. Cette technique permet aux machines d’apprendre des motifs et d’effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Sa capacité à s’améliorer continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données lui sont fournies en fait un outil clé dans diverses industries, de la santé... y la visión por computadora – L'apprentissage profond et la vision par ordinateur sont à la pointe des derniers projets dans le domaine de l'intelligence artificielle, s'il s'agit de voitures autonomes, caméras de détection de masque et plus. A partir de ce mois, commencera votre voyage dans le domaine du Deep Learning. Vous apprendrez les architectures d'apprentissage en profondeur de base, puis résolvez différents projets de vision par ordinateur.
Notions de base sur le traitement du langage naturel – Vous vous demandez comment les géants des médias sociaux aiment Twitter, Facebook et Instagram traitent les données textuelles entrantes? Ce mois-ci, vous vous concentrerez sur le domaine du traitement du langage naturel (PNL). Ici, vous apprendrez plus d'architectures d'apprentissage en profondeur et résolvez des projets liés à la PNL.
Déploiement du modèle – Quoi de plus essentiel que de construire un modèle de science des données? Le mettre en œuvre! Dans ce mois, vous apprendrez différentes alternatives pour mettre vos modèles en pratique. Passez du temps à explorer streamlit pour le déploiement de modèles, AWS, et vous pouvez également mettre le modèle en pratique avec Flask.
Projets et emplois – Le temps est enfin venu de faire de votre dur labeur une réalité !! En ce dernier mois, vous ferez différents projets et commencerez à postuler pour des stages ou des emplois.
Comme mentionné précédemment, vous pouvez entrer dans le parcours d'apprentissage complet de la science des données ici. Inscrivez-vous et commencez votre parcours d'apprentissage automatique dès aujourd'hui !! Vous pouvez suivre vos progrès tout au long de l'année en marquant des jalons et en vous rapprochant du rôle de vos rêves.
Nous proposons également une version illustrée de ce parcours d'apprentissage en science des données ci-dessous., afficher une image mois par mois. Vous pouvez l'imprimer et l'utiliser comme liste de contrôle. Et si vous faites de votre mieux et suivez ce chemin d'apprentissage, Vous serez dans une excellente position pour commencer à déchiffrer les entretiens en science des données à des fins de recherche. 2021.
