免費開始你的旅程
開始你的學習經曆，通過證書課程成為一名數據科學家，以獲得你夢想的工作。
這條路徑包含的技能
- 數據科學
- 分析景觀
- 數據科學生命周期基礎
- 編程概念
- Python基礎知識
- Python中的變量和數據類型
- Python中的操作符和字符串
- Python數據結構
- 控製流語句和函數
- 哦
- 數據科學的組成
- 數據科學架構
- 學習Python所需的技能
- NumPy和Pandas庫
- Python基礎知識
- NumPy
- 熊貓
- Matplotlib
- Seaborn
- 情節
- 概率論基礎
- 邊際概率
- 貝葉斯定理
- 集中趨勢
- 可變性的測量
- 偏度測量
- 峰度
- 假設檢驗
- 學習任務
- 概率
- 統計數據
- 正態分布
- 抽樣分布
- 假設
- 中心極限定理
- 表
- 數據可視化
- 數據科學
- 數據可視化
- 權力BI
- 電源BI的組成
- 視覺分析
- 實用可視化演練
- 用Python進行IPL數據分析
- 想象
- 回歸分析
- IPL數據分析
- Covid分析
- 統計數據
- 回歸
- Python
- 無監督學習
- 聚類
- k - means聚類
- Covid分析
- 印度教育體係分析
- 國際足聯數據項目
- 機器學習
- 學生成績預測
- 收入預測
- 預測啤酒消費量
- 安
- Tensorflow
- Keras
- 梯度
- 反向傳播
- 強化學習
- 州
- 行動
- 基於狀態的強化學習機製
- 數據增加
- 重初始化
- 正則化
- 使用神經網絡進行圖像處理
- 圖像分類
- 案例研究問題
- 使用OpenCV和Python將圖像轉換為不同形式的對象檢測
- 瓶
- 模型部署
- 模型部署
- Heroku
- 使用Python進行預測
- 指數平滑法
- 華宇電腦
- R的時間序列
- R命令
- R包
- R的函數
- R數據類型
- R中的運算符
- RStudio
- EDA的概念
- python的EDA
- 可視化工具
- 邊際概率
- 貝葉斯定理
- 二項分布
- 正態分布
- 泊鬆分布
- 假設檢驗
- 第一類和第二類錯誤
- 卡方檢驗
- 方差分析
- 線性回歸
- 多重共線性的概念
- R平方
- 預測建模
- 機器學習基礎
- k - means聚類
- 分層聚類
- 市場籃子分析
- 信用風險模型
- 市場風險優化
- RFM分析
- KINME
- 聚類
- KINME
- 線性規劃
- ggplot2
- EDA
- 機器學習
- 假新聞檢測
- 數據科學架構
- 數據科學的組成
- 數據科學的流行應用
- 時間序列分析
- 模型預測理論
- 時間序列預測
- 時間序列演示
- 特征選擇
- 線性判別分析與Python
- 時間序列應用
- 時間序列分量
- 時間序列預測
- 聚類
- 市場籃子分析
- 回歸
- 車
- 隨機森林
- 時間序列預測
- 決策樹
- 信用風險建模
