資料科學 - 資源
本文列出了 2023 年您可以學習的最佳資料科學課程和專案，以提高您的技能並獲得最佳資料科學家職位之一。您應該參加其中一個針對資料科學家的線上課程和認證，以便走上掌握資料科學的正確道路。
頂級資料科學課程
在本節中，我們將討論一些在網際網路上提供的流行資料科學課程。
在製作 2023 年頂級資料科學課程列表時，我們考慮了各種因素/方面，包括 -
課程內容 - 該列表在考慮課程大綱的廣度時編制而成，以及它如何有效地定製以適應不同的經驗水平。
課程特色和成果 - 我們還討論了課程成果和其他方面，例如查詢解決、實踐專案等，這些將幫助學生獲得有價值的技能。
課程時長 - 我們計算了每門課程的時長。
所需技能 - 我們闡述了申請者必須具備的參加課程所需的技能。
課程費用 - 每門課程都根據其功能和價格進行評分，以確保您物超所值。
掌握資料科學與機器學習的 A 到 Z課程亮點
涵蓋資料科學的所有領域，從程式設計基礎（二進位制、迴圈、數制等）到中級程式設計主題（陣列、OOPs、排序、遞迴等）以及 ML 工程（NLP、強化學習、TensorFlow、Keras 等）。
終身訪問。
30 天退款保證。
完成課程後頒發證書。
課程時長：94 小時。
檢視課程詳情 此處
課程亮點
無論您是否具備基本的 Python 技能，本課程都將幫助您建立資料科學基礎。程式碼隨堂練習和精心設計的練習將使您從一開始就對 Python 語法感到舒適。在本短課程結束時，您將熟練掌握 Python 程式設計的基礎知識，以用於資料科學和資料分析。
在本真正循序漸進的課程中，每個新的教程影片都建立在您已經學到的內容之上。目的是一次讓您向前邁進一步，然後，您將獲得一個小任務，該任務將在下一個影片的開頭立即解決。也就是說，您首先從理解新概念的理論部分開始。然後，您透過使用 Python 實踐所有內容來掌握此概念。
透過註冊本課程，成為 Python 開發人員和資料科學家。即使您是 Python 和資料科學的新手，您也會發現本說明性課程內容豐富、實用且有幫助。如果您不是 Python 和資料科學的新手，您仍然會發現本課程中的實踐專案非常有幫助。
課程時長：14 小時
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課程描述
本課程首先演示了 R 語言的重要性及其優勢，然後介紹了 R 資料型別、變數賦值、算術運算、向量、矩陣、因子、資料框和列表等主題。此外，它還包括運算子、條件語句、迴圈、函式和包等主題。它還涵蓋正則表示式、獲取和清理資料、繪圖以及使用 dplyr 包進行資料操作。
終身訪問。
30 天退款保證。
完成課程後頒發證書。
課程時長：6 小時
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在本課程中，您將學習 -
資料科學專案的生命週期。
資料科學中廣泛使用的 Pandas 和 Numpy 等 Python 庫。
用於資料視覺化的 Matplotlib 和 Seaborn。
資料預處理步驟，如特徵編碼、特徵縮放等…
機器學習基礎和不同的演算法
機器學習的雲計算
深度學習
5 個專案，如糖尿病預測、股票價格預測等…
課程時長：7 小時
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課程描述
本 Pandas 課程全面介紹了這個強大的工具，用於實現資料分析、資料清洗、資料轉換、不同資料格式、文字操作、正則表示式、資料 I/O、資料統計、資料視覺化、時間序列等。
本課程是一個實踐課程，包含許多示例，因為學習最簡單的方法是練習！然後，我們將把我們學到的所有知識整合到一個 Capstone 專案中，使用著名的 IMDB 資料集開發初步分析、清洗、過濾、轉換和視覺化資料。
課程時長：6 小時
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本課程面向希望成為 Python 程式設計概念和資料科學庫（用於分析、機器學習模型等）專家的初學者和中級學習者。
他們可以是學生、專業人士、資料科學家、商業分析師、資料工程師、機器學習工程師、專案經理、負責人、商業報告撰寫者等。
本課程分為 6 個部分 - 章節、測驗、課堂實踐練習、家庭作業實踐練習、案例研究和專案。
透過課堂、家庭作業、案例研究和專案練習和實踐概念
本課程非常適合任何開始資料科學之旅並將來構建 ML 模型和分析的人。
本課程涵蓋了在學術界和企業行業取得成功所需的所有重要的 Python 基礎知識和資料科學概念。
有機會在 3 個真實世界的案例研究和 2 個真實世界的專案中應用資料科學概念。
3 個案例研究分別針對貸款風險分析、客戶流失預測和客戶細分。
2 個專案分別針對泰坦尼克號資料集和紐約市計程車行程時長。
課程時長：8.5 小時
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課程描述
學生將獲得關於統計學基礎知識的瞭解
他們將清楚地瞭解不同型別的資料及其示例，這對於理解資料分析非常重要
學生將能夠分析、解釋和解讀資料
他們將透過學習皮爾遜相關係數、散點圖和變數之間的線性迴歸分析來理解關係和依賴性，並能夠知道如何進行預測
學生將瞭解不同的資料分析方法，例如集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）、離散度的度量（方差、標準差、變異係數）、如何計算四分位數、偏度和箱線圖
在學習了偏度和箱線圖之後，他們將清楚地瞭解資料的形狀，這是資料分析的重要組成部分
學生將對機率有一個基本的瞭解，以及如何用最簡單的例子解釋和理解貝葉斯定理
課程時長：7 小時
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頂級資料科學電子書
在本節中，我們將討論一些在網際網路上提供的流行資料科學電子書。
資料科學入門課程
在這本書中，您將找到開始學習資料科學並熟練掌握其方法和工具所需的一切。瞭解資料科學及其如何幫助預測在當今快節奏的世界中至關重要。本書的目的是提供資料科學及其方法論的高階概述。資料科學起源於統計學。但是，要在這個領域取得成功，需要具備程式設計、商業和統計學方面的專業知識。學習的最佳方法是詳細瞭解每個主題。
在一個數據集中尋找趨勢和見解是一門古老的藝術。古埃及人使用人口普查資訊來更好地徵稅。尼羅河洪水預測也使用資料分析來進行。在資料集中找到模式或令人興奮的資訊片段需要回顧之前的資料。公司將能夠利用這些資訊做出更好的選擇。對資料科學家的需求不再隱藏；如果您喜歡分析數字資訊，那麼這就是您的領域。資料科學是一個不斷發展的領域，如果您決定在其中接受教育，那麼您應該抓住機會盡快在這個領域工作。
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使用 Anaconda 構建資料科學解決方案
在這本書中，您將學習如何使用 Anaconda 作為輕鬆按鈕，可以全面瞭解 conda 等工具的功能，包括如何指定新通道以引入所需的任何包，以及發現可供您使用的新的開源工具。您還將清楚地瞭解如何評估要訓練的模型以及識別由於漂移而變得不可用的模型。最後，您將瞭解可用於解釋模型工作原理的強大且簡單的技術。
在閱讀完本書後，您將對使用 conda 和 Anaconda Navigator 管理依賴項充滿信心，並對端到端資料科學工作流程有透徹的瞭解。
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使用 Python 進行實踐資料科學
本書首先概述了基本的 Python 技能，然後介紹了資料科學的基礎技術，並詳細解釋了執行這些技術所需的 Python 程式碼。透過學習示例，您將理解程式碼。程式碼被分解成小塊（每次幾行或一個函式），以便於進行深入討論。
隨著學習的深入，您將學習如何執行資料分析，同時探索關鍵資料科學 Python 包的功能，包括 pandas、SciPy 和 scikit-learn。最後，本書涵蓋了資料科學中的倫理和隱私問題，並建議了一些提高資料科學技能的資源，以及瞭解資料科學新發展的方法。
在閱讀完本書後，您應該能夠輕鬆地使用 Python 進行基本的資料科學專案，並具備在任何資料來源上執行資料科學流程的技能。
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資料清洗以實現有效的資料科學
本書深入探討了資料攝取、異常檢測、值插補和特徵工程所需工具和技術的實際應用。它還在每章末尾提供了長篇練習，以練習所學技能。
您將首先了解 JSON、CSV、SQL RDBMS、HDF5、NoSQL 資料庫、影像格式檔案和二進位制序列化資料結構等資料格式的資料攝取。此外，本書提供了大量示例資料集和資料檔案，可供下載和獨立探索。
從格式方面繼續，您將插補缺失值，檢測不可靠資料和統計異常，並生成成功的資料分析和視覺化目標所需的合成特徵。
在閱讀完本書後，您將對執行實際資料科學和機器學習任務所需的資料清洗過程有深入的瞭解。
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資料科學與分析基礎
本書結合了資料科學和分析的關鍵概念，幫助您對這些領域有實用的瞭解。本書的四個部分分為多個章節，解釋了資料科學的核心內容。鑑於人們對資料科學的興趣日益濃厚，本書適時且內容豐富。
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