No soy un experto en ciencia de datos, pero ahora mismo estoy trabajando en ciencia de datos, según mi experiencia de aprendizaje. Puedo sugerirle los mejores recursos en línea de ciencia de datos.
Los mejores cursos en línea de ciencia de datos
Data Science AZ ™: ejercicios de ciencia de datos de la vida real incluidos
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- ¿Cuáles son los beneficios de los cursos de Tableau?
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Me ayuda mucho.
Aprenda Data Science paso a paso a través de ejemplos reales de Analytics. Minería de datos, modelado, visualización de cuadros y más!
Descripción del instructor
Este curso le dará una visión general completa del viaje de Data Science. Al completar este curso sabrás:
- Cómo limpiar y preparar sus datos para el análisis.
- Cómo realizar una visualización básica de sus datos.
- Cómo modelar tus datos
- Cómo ajustar sus datos en curva
- Y finalmente, cómo presentar sus hallazgos y sorprender a la audiencia.
Este curso te dará tantos ejercicios prácticos que el mundo real parecerá pan comido cuando te gradúes de esta clase.
Este curso tiene ejercicios de tarea que son tan estimulantes y desafiantes que querrás llorar … ¡Pero no te rendirás! Lo aplastarás. En este curso desarrollará una buena comprensión de las siguientes herramientas:
- SQL
- SSIS
- Cuadro
- Gretl
Este curso tiene vías planificadas previamente. Usando estas rutas, puede navegar por el curso y combinar secciones en SU PROPIO viaje que le brindarán las habilidades que USTED necesita.
O puede hacer todo el curso y prepararse para una carrera increíble en Data Science
Puedes aprender en este curso
- Realice con éxito todos los pasos en un proyecto complejo de ciencia de datos
- Crear visualizaciones básicas de Tableau
- Realizar minería de datos en Tableau
- Comprender cómo aplicar la prueba estadística Chi-Squared
- Aplicar el método de mínimos cuadrados ordinarios para crear regresiones lineales
- Evalúe R-Squared para todo tipo de modelos.
- Evaluar el R-cuadrado ajustado para todo tipo de modelos.
- Crear una regresión lineal simple (SLR)
- Crear una regresión lineal múltiple (MLR)
- Crear variables ficticias
- Interpretar los coeficientes de una MLR
- Leer resultados estadísticos de software para modelos creados
- Utilice los métodos de Eliminación hacia atrás, Selección hacia adelante y Eliminación bidireccional para crear modelos estadísticos.
- Crear una regresión logística
- Intuitivamente entiendo una regresión logística
- Opere con falsos positivos y falsos negativos y sepa la diferencia
- Leer una matriz de confusión
- Crear un modelo de segmentación geodemográfica robusta
- Transformar variables independientes para propósitos de modelado
- Derivar nuevas variables independientes para fines de modelado.
- Verifique la multicolinealidad usando VIF y la matriz de correlación
- Comprender la intuición de la multicolinealidad.
- Aplique el Perfil de precisión acumulativa (CAP) para evaluar modelos
- Construya la curva CAP en Excel
- Utilice los datos de entrenamiento y prueba para construir modelos robustos
- Obtenga información de la curva CAP
- Comprender la razón de probabilidades
- Obtenga información comercial de los coeficientes de una regresión logística
- Comprender cómo se ve realmente el deterioro del modelo
- Aplique tres niveles de mantenimiento del modelo para evitar el deterioro del modelo.
- Instalar y navegar SQL Server
- Instalar y navegar por Microsoft Visual Studio Shell
- Limpie los datos y busque anomalías
- Use SQL Server Integration Services (SSIS) para cargar datos en una base de datos
- Crear divisiones condicionales en SSIS
- Tratar los errores del calificador de texto en datos RAW
- Crear scripts en SQL
- Aplicar SQL a proyectos de ciencia de datos
- Crear procedimientos almacenados en SQL
- Presentar proyectos de Data Science a los interesados
- mucho mas ….
Los mejores libros de texto de ciencia de datos
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- Ciencia de datos desde cero: primeros principios con Python por Joel Grus [Mi favorito]
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