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成為一個
數據科學家

數據科學家的需求在企業已經目睹了近年來大幅增加。數據科學家的專家應用技術和使用數據分析技巧來解決複雜的問題。如果你想知道如何成為一個數據科學家,開始您的數據科學職業生涯像Python這樣的學習技能,哎呀,NumPy,等等,在我們的免費數據科學課程。成為一個數據科學家通過加入我們的一流的項目設計與世界一流大學合作。

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技能覆蓋著這條路

  • 數據科學
  • 分析景觀
  • 科學數據生命周期基礎
  • 編程概念
  • Python基礎知識
  • 在Python中變量和數據類型
  • 運營商和Python中的字符串
  • Python數據結構
  • 控製流語句和函數
  • 組件的數據科學
  • 數據科學架構
  • 技能需要學習Python
  • NumPy和熊貓庫
  • Python基礎知識
  • NumPy
  • 熊貓
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • 情節
  • 概率的基本知識
  • 邊際概率
  • 貝葉斯定理
  • 集中趨勢
  • 措施的變化
  • 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
  • 數據可視化
  • 數據科學
  • 數據可視化
  • 權力BI
  • 組件的BI
  • 視覺分析
  • 實用的可視化預排
  • IPL和Python數據分析
  • 想象
  • 回歸分析
  • IPL數據分析
  • Covid分析
  • 機器學習
  • 數據轉換
  • Python
  • Jupyter筆記本
  • 統計數據
  • 回歸模型
  • 數據分析
  • 數據可視化
  • 無監督學習
  • 聚類
  • k - means聚類
  • Covid分析
  • 印度教育製度的分析
  • 國際足聯項目數據
  • 機器學習
  • 學生成績預測
  • 收入預測
  • 啤酒消費量預測
  • Tensorflow
  • Keras
  • 梯度
  • 反向傳播
  • 強化學習
  • 行動
  • 基於狀態在強化學習機製
  • 數據增加
  • 重初始化
  • 正則化
  • 使用神經網絡的圖像處理
  • 圖像分類
  • 案例研究的問題
  • 對象檢測使用OpenCV和Python將圖像轉換為不同的形式”
  • 模型部署
  • 模型部署
  • Heroku
  • 預測使用Python
  • 指數平滑法
  • 華宇電腦
  • 在R中時間序列
  • R命令
  • R包
  • R的函數
  • R數據類型
  • 運營商R
  • RStudio
  • EDA的概念
  • EDA在python中
  • 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
  • I型和II型錯誤
  • 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
  • 機器學習的基本知識
  • k - means聚類
  • 分層聚類
  • 市場購物籃分析
  • 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
  • 組件的數據科學
  • 受歡迎的應用程序數據的科學
  • 時間序列分析
  • 模型預測理論
  • 時間序列預測
  • 時間序列的演示
  • 特征選擇
  • 與Python線性判別分析
  • 時間序列的應用程序
  • 時間序列組件
  • 時間序列預測
  • 聚類
  • 市場購物籃分析
  • 回歸
  • 隨機森林
  • 時間序列預測
  • 決策樹
  • 信用風險建模

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