Über diesen Kurs
Das Problem
Der Datenwissenschaftler ist einer der am besten geeigneten Berufe, um in diesem Jahrhundert zu gedeihen. Sie ist digital, programmorientiert und analytisch. Daher ist es nicht verwunderlich, dass die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern auf dem Arbeitsmarkt stark angestiegen ist.
Das Angebot ist jedoch sehr begrenzt. Es ist schwierig, die erforderlichen Fähigkeiten zu erwerben, um als Datenwissenschaftler eingestellt zu werden.
Und wie können Sie das tun?
Die Universitäten haben nur langsam spezialisierte Data-Science-Programme geschaffen. (ganz zu schweigen davon, dass die vorhandenen Programme sehr teuer und zeitaufwändig sind).
Die meisten Online-Kurse konzentrieren sich auf ein bestimmtes Thema, und es ist schwierig zu verstehen, wie die gelehrten Fähigkeiten in das Gesamtbild passen.
Die Lösung
Datenwissenschaft ist ein multidisziplinäres Gebiet. Es umfasst eine breite Palette von Themen.
Jedes dieser Themen baut auf den vorhergehenden auf. Und Sie riskieren, sich auf dem Weg zu verirren, wenn Sie sich diese Fähigkeiten nicht in der richtigen Reihenfolge aneignen. Zum Beispiel würde man sich bei der Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens schwer tun, wenn man die zugrunde liegende Mathematik nicht versteht. Oder es kann überwältigend sein, die Regressionsanalyse in Python zu studieren, bevor man weiß, was eine Regression ist.
In dem Bestreben, die effektivste, zeitsparendste und am besten strukturierte Online-Schulung für Datenwissenschaft zu schaffen, haben wir den Data Science Course 2023 entwickelt.
Wir sind davon überzeugt, dass dies das erste Schulungsprogramm ist, das die größte Herausforderung beim Einstieg in die Datenwissenschaft löst - alle notwendigen Ressourcen an einem Ort zu haben.
Außerdem konzentrieren wir uns darauf, Themen zu vermitteln, die sich nahtlos aneinander anschließen und sich gegenseitig ergänzen. Der Kurs vermittelt Ihnen alles, was Sie wissen müssen, um ein Datenwissenschaftler zu werden, und das zu einem Bruchteil der Kosten herkömmlicher Programme (ganz zu schweigen von der Zeit, die Sie sparen werden).
Die Fertigkeiten
1. Einführung in Daten und Datenwissenschaft
Big Data, Business Intelligence, Business Analytics, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Wir wissen, dass diese Schlagworte zum Bereich der Datenwissenschaft gehören, aber was bedeuten sie alle?
Warum es lernen? Als angehender Datenwissenschaftler müssen Sie jeden dieser Bereiche in- und auswendig kennen und den richtigen Ansatz zur Lösung eines Problems erkennen. Diese "Einführung in Daten und Datenwissenschaft" gibt Ihnen einen umfassenden Einblick in all diese Schlagworte und ihre Einordnung in den Bereich der Datenwissenschaft.
2. Mathematik
Das Erlernen der Werkzeuge ist der erste Schritt zur Datenwissenschaft. Man muss zuerst das große Ganze sehen, um dann die Teile im Detail zu untersuchen.
Wir werfen einen detaillierten Blick speziell auf Kalkül und lineare Algebra, da dies die Teilbereiche sind, auf die sich die Datenwissenschaft stützt.
Warum es lernen?
Kalkül und lineare Algebra sind für die Programmierung in der Datenwissenschaft unerlässlich. Wenn Sie fortgeschrittene Algorithmen des maschinellen Lernens verstehen wollen, brauchen Sie diese Fähigkeiten in Ihrem Arsenal.
3. Statistik
Man muss wie ein Wissenschaftler denken, bevor man ein Wissenschaftler werden kann. Die Statistik schult Ihren Verstand, Probleme als Hypothesen zu formulieren, und gibt Ihnen Techniken an die Hand, um diese Hypothesen wie ein Wissenschaftler zu testen.
