数据科学专业发展课程

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介绍性 Python初学者

这是一门针对没有编程背景但希望学习基本 Python 编程的计算机知识人员的课程。该课程面向那些想要学习“数据处理”的人——如何处理下载的文件以使其易于分析。我们专注于语言基础知识,例如列表和字符串操作、控制结构、简单的数据分析包,并介绍用于从 Web 下载数据的模块。
*这是一个面对面的课程,将在 平日
本课程使用 Python 编程语言全面介绍数据科学。该课程针对具有一些编程基础知识并希望将其提升到新水平的人。它介绍了如何在 Python 中使用不同的数据结构,并涵盖了最流行的数据分析和可视化模块,包括 numpy、scipy、pandas、matplotlib 和 seaborn。我们使用 Ipython notebook 来演示代码的结果,并在整个课堂上交互式地更改代码。
*面授课程于 星期日
这个 20 小时的 Python 机器学习课程涵盖了所有基本的机器学习方法和用于实现它们的 Python 模块(尤其是 Scikit-Learn)。五个部分涵盖:简单和多元线性回归;分类方法包括逻辑回归、判别分析和朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM) 和基于树的方法;交叉验证和特征选择;正则化;主成分分析(PCA)和聚类算法。成功完成本课程后,您将能够解释机器学习算法的原理并实施这些方法来分析复杂的数据集并在 Python 中进行预测。
*面授课程于 星期日
本课程是一个 35 小时的课程,旨在全面介绍 R。您将学习如何加载、保存和转换数据,以及如何编写函数、生成图表以及使用数据拟合基本统计模型。除了您将学习数据分析过程的理论框架外,本课程还侧重于数据分析和可视化所需的实用工具。在课程结束时,您将掌握处理、操作和分析各种类型数据、创建高级可视化、生成报告和记录代码的基本技能。
*面授课程于 星期六
本课程提供使用 Tableau 的加速强化学习体验 - 用于数据可视化和仪表板创建的商业智能日益增长的标准。如果没有先前的经验,学生将学习使用多个数据源,创建引人注目的可视化,并推出他们的数据科学产品,为关键利益相关者提供持续、可扩展的输出。通过建立洞察力和编织叙述,学生将能够以惊人的方式利用数据,为大大小小的组织提供价值。
$1,590.00
*我们目前不提供此课程。请加入我们的等候名单,以便在它再次可用时收到通知。
本课程介绍人工神经网络,通过具有 TensorFlow、Keras 和 PyTorch(领先的深度学习库)的交互式实验室将高级理论变为现实。基本理论将以一种让学生对深度学习的基本基础有一个完整直观的理解的方式进行介绍。结合 Jupyter 笔记本中的动手代码运行以及克服常见陷阱的战略建议,这些基础知识将使以前不了解神经网络的个人能够在所有当代家庭中构建生产就绪的深度学习应用程序,包含:
  • 机器视觉的卷积网络
  • 用于自然语言处理和时间序列分析的长短期记忆循环网络
  • 用于生成令人瞠目结舌的合成数据的生成对抗网络
  • 用于复杂顺序决策的强化学习
$2,990.00
*我们目前不提供此课程。请加入我们的等候名单,以便在它再次可用时收到通知。
这是一个为期 6 周的晚间课程,提供对大数据技术的 Hadoop 和 Spark 生态系统的动手介绍。本课程将涵盖 Apache Hadoop 的这些关键组件:HDFS、带有流的 MapReduce、Hive 和 Spark。编程将在 Python 中完成。本课程将从回顾我们的示例所需的 Python 概念开始。课程形式是互动的。学生需要带笔记本电脑上课。
$2,990.00
*我们目前不提供此课程。请加入我们的等候名单,以便在它再次可用时收到通知。
这个 35 小时的 R 机器学习课程介绍了机器学习算法的理论基础及其在 R 中的实际应用。它将向您介绍数据挖掘、性能测量和降维、线性和广义回归模型、KNN和朴素贝叶斯模型、树模型和 SVM 以及用于分析的关联规则。成功完成本课程后,您将能够分解主要机器学习算法背后的数学原理,解释机器学习算法的原理,并实施这些方法来解决实际问题。
$2,990.00
*我们目前不提供此课程。请加入我们的等候名单,以便在它再次可用时收到通知。