Այս ձեռնարկը հատուկ է բոլոր խանդավառ ընթերցողների համար, քանի որ ես ձեզ ներկայացնում եմ տվյալների գիտության ՎԵՐՋՆԱԿԱՆ ուսումնական ծրագիրը:

Այս ուսումնական ծրագրում ես ինքս կգրեմ գլուխների շարք հետաքրքիր և պարզ ձևով:

Այս ուսումնական ծրագրի հիմնական կարևորագույն կետերն են

  • Այն կարող է օգտակար լինել բոլորի համար, ես գրել եմ որոշ կետեր, որոնց միջոցով դուք պետք է դատեք ձեր տրամաչափը և ըստ այդմ սկսեք սերիալը սովորել:
  • Ինտերակտիվ պատկերացումներ, օրինակներ, որոշ կարևոր հղումներ և հղումներ, որոնք կօգնեն հասկանալ հասկացությունները:
  • Օգտագործեք պարզեցված բառեր, և եթե ձեզանից որևէ մեկը որևէ խնդիր ունի, պարզապես գրեք մեկնաբանություններում, և ես անպայման կլուծեմ ձեր խնդիրները:
  • Եվ ամենահետաքրքիրն այն է, որ այն առանձնանում է ուսուցման այլ ուսումնական ծրագրերից այն է, որ դուք կսովորեք միայն այն, ինչը գործնական կիրառություն ունի տվյալների գիտության մեջ, և դա ձեզ անպայման կդարձնի տվյալների վարպետ:

Նախ եկեք որոշ մոտիվացիա ձեռք բերենք:

Այժմ, երբ դուք առաջ եք քաշել և պատրաստ էիք խաթարել աշխարհը տվյալների հզորության միջոցով, եկեք հասնենք որոշ հիմունքների:

Առայժմ այս ձեռնարկը դեռ ավարտված չէ, բայց ես ամեն ինչ կփորձեմ ամեն օր ավելացնել նոր ձեռնարկներ: Այսպիսով, պարզապես համբերատար եղեք և ավելի ուշ եկեք ձեռնարկին:

Սա ավարտելուց հետո ես կավելացնեմ հետևյալ գրառումը «Ինչպես արտացոլել տվյալների գիտության մասին ձեր սովորածը ուրիշներին» թեմայով և խորհուրդ եմ տալիս փորձարկել տվյալների ձեր նոր ուժը: Գիտություն աշխարհի իրական կյանքի որոշ խնդիրների վերաբերյալ, որոնք կարող են լուծել միայն այս հիանալի մարդիկ, որոնք կոչվում են Տվյալների գիտնականներ:

Որոշ կարևոր կետեր, որոնք պետք է հաշվի առնել նախքան ճանապարհորդությունը սկսելը

  • Նախ ընտրեք ձեր տրամաչափը և այնուհետև սկսեք ձեր ուսուցման գործընթացը:
  • Այս ուսումնական ծրագիրը դասավորված է տարբեր բաժիններով, և յուրաքանչյուր բաժին ունի տարբեր գլուխներ:
  • Միակ բանը, որ խանգարում է ձեզ դառնալ իսկական տվյալների գիտնական, միայն դուք եք, այնպես որ դուք պետք է սովորություն դարձնեք ամեն օր ինչ-որ բան սովորելու համար:
  • Կենտրոնացեք կառուցվածքը հասկանալու վրա, այլ ոչ թե պարզապես ծածկագրեք կոդը:
  • Եվ երբեմն դուք կգտնեք որոշ հետաքրքիր հասկացություններ, թեմաներ կամ հղումներ, որոնք, ձեր կարծիքով, պետք է ավելացվեն, այնուհետև պարզապես զանգահարեք ինձ, և ես կհետևեմ դրան:

Թող ճանապարհորդությունը սկսվի..

Կալիբր

  • Եթե ​​դուք նոր եք սկսում և չունեք նախնական փորձ, ապա ես ձեզ խորհուրդ եմ տալիս Բաժին-1. Նախերգանքից:
  • Եթե ​​գիտեք մաթեմատիկայի և վիճակագրության հիմունքները, ապա խորհուրդ է տրվում նաև խորացնել թեմաները և սկսել Բաժին-2. Մաթեմատիկա տվյալների գիտության մեջ:
  • Եթե ​​ցանկանում եք սովորել python ծրագրավորման հիմունքները, ապա անցեք Բաժին-4. Այն ամենը, ինչ դուք պետք է իմանաք Python ծրագրավորման մասին: (Հիշեք, որ մենք օգտագործում ենք python-ը մեր կոդի համար, և եթե ցանկանում եք տվյալների գիտություն սովորել այլ լեզվով, ինչպիսին է r-ն, ապա ես նույնպես կհետևեմ դրա վերաբերյալ գրառումը):
  • Եթե ​​դուք այն մարդն եք, ով պարզապես ցանկանում է փորձել ձեռք բերել Տվյալների գիտությունը, ապա պետք է սկսեք Բաժին-5. Տվյալների գիտություն 101. Տվյալների ներմուծում և մաքրում:
  • Եթե ​​դուք գիտեք մեքենայական ուսուցման հասկացությունները և ունեք իրական կյանքի փորձ դրա հետ, ապա պետք է սկսեք Բաժին-9. Ամեն ինչ խորը ուսուցման մասին:

Բաժիններ

1. Նախերգանք

2. Մաթեմատիկա տվյալների գիտության մեջ

3. Վիճակագրության իմաստությունը

  • Բազմփոփոխական հաշվարկ
  • Կանխատեսող վիճակագրություն
  • Նկարագրական վիճակագրություն
  • Վարկածների փորձարկում
  • Խորաթափանցության սերունդ
  • Արմատային պատճառի վերլուծություն
  • Առաջնորդված վերլուծություն

4. Այն ամենը, ինչ դուք պետք է իմանաք Python ծրագրավորման մասին

  • Python հիմունքներ

5. Տվյալների գիտություն 101. Տվյալների ներմուծում և մաքրում

  • Էթիկա տվյալների գիտության մեջ
  • Տվյալների ներմուծում
  • Տվյալների մաքրում
  • Տվյալների ամբողջականության ստուգում:

6. Տվյալների մանիպուլյացիայի ուժը

7. Ստանալով տվյալների իրական պատկերը. Տվյալների պատկերացում

8. Սովորեք մեքենայական ուսուցում խելացի ձևով

9. Ամեն ինչ խորը ուսուցման մասին

10. AI-ն և նրա հզորությունը

11. Ինչպես արտացոլել տվյալների գիտության մասին սովորածը ուրիշներին

Քանի որ սա հսկայական ուսումնական ծրագիր է, ես կթարմացնեմ գլուխները ավելի ուշ, քանի որ այն դեռ կիսատ է, բայց ակնկալում եմ ստանալ մեկ գլուխ յուրաքանչյուր կամ երկու օրում:

Մինչ այդ պարզապես հանգստացեք, դրդեք ինքներդ ձեզ, քանի որ ես խոստանում եմ ձեզ, որ դուք կհասկանաք բոլոր հասկացությունները, որոնք անհրաժեշտ են տվյալների գիտությունը խաթարելու համար:

Հուսով եմ, որ կաջակցեք ինձ, և եթե գտնում եք, որ արժե կարդալ, պարզապես ինձ որոշակի մոտիվացիա տվեք՝ ծափ տալով և ցույց տալով ձեր հետաքրքրությունը այս գաղափարի նկատմամբ:

Վերջին թարմացումները, խորհուրդները և այն ամենը, ինչ ցանկանում եք կամ խնդիր ունեք, պարզապես տեղադրեք մեկնաբանություններում:

Մինչ այդ….

Ուրախ կոդավորում :)

Եվ մի մոռացեք ծափ տալ, ծափ ծափ տալ…