學習多倫多大學數(shù)據(jù)科學課程后，您將獲得組織和招聘人員看重的深度分析技能和能力。與行業(yè)專家合作進行高級統(tǒng)計建模、機器學習和自然語言處理。您將學習預測分析專業(yè)人員工具箱中必不可少的內(nèi)容，包括神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習;數(shù)據(jù)提取和分析中使用的編程語言和軟件;以及數(shù)據(jù)安全、合規(guī)性和隱私問題。

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一、您將學到什么

探索數(shù)據(jù)科學和預測分析的發(fā)展。

了解統(tǒng)計概念和技術，包括回歸、相關和聚類。

應用體現(xiàn)對安全和隱私關注的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和技術。

采用包括數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡映射和機器學習在內(nèi)的技術。

以視覺方式呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)以協(xié)助決策者。

二、輔導重點

1.數(shù)據(jù)科學基礎

如果您想在不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)科學領域工作，并且具有一些基礎編程知識和經(jīng)驗，那么本課程非常適合您。您將學習如何幫助組織利用他們擁有的或可以在互聯(lián)網(wǎng)上找到的日益多樣化和大量的數(shù)據(jù)。您將探索數(shù)據(jù)科學和預測分析領域的發(fā)展。您將學習最新的數(shù)據(jù)檢索、準備、分析和可視化技術。

2.數(shù)據(jù)科學統(tǒng)計學

鞏固您在3250 數(shù)據(jù)科學基礎課程中學到的技能，并打下成功完成數(shù)據(jù)科學基礎證書所需的基礎統(tǒng)計學基礎。在本課程中，您將探索概率和描述性統(tǒng)計，從傳統(tǒng)和現(xiàn)代的角度介紹數(shù)據(jù)分析，并學習從數(shù)據(jù)集中提取見解。您將獲得數(shù)學符號復習，學習形成假設，設計收集有效數(shù)據(jù)的實驗，并使用統(tǒng)計技術測試您的假設。

3.機器學習

本課程將為您講授基本的機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 算法和技術，用于挖掘和分析數(shù)據(jù)，以及提取數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的見解。您將學習如何制定 ML/AI 問題、準備數(shù)據(jù)、使用各種算法構建和優(yōu)化預測模型以及評估這些模型的性能。在整個課程中，您將使用 Scikit-learn 和 TensorFlow 動手構建從數(shù)據(jù)中學習的應用程序。

4.大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和工具

大數(shù)據(jù)涉及海量數(shù)據(jù)和多種數(shù)據(jù)類型?，F(xiàn)代組織需要能夠幫助他們實施處理這些龐大數(shù)據(jù)集所需工具的人員。在本課程中，您將學習大數(shù)據(jù)技術并培養(yǎng)所需的技能。您將獲得使用最新數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和工具的實踐經(jīng)驗。了解包括 Hadoop、Spark、Cassandra 和 Kafka 在內(nèi)的新 NoSQL 技術和大數(shù)據(jù)工具的爆炸式增長。

5.使用 Python I：組織和分析數(shù)據(jù)

為了在當今競爭激烈的商業(yè)環(huán)境中取得成功，組織不僅必須收集大量數(shù)據(jù)，還必須從這些信息中獲取最有用的見解。在這個五節(jié)微課程中，您將學習使用 Python 來組織和分析數(shù)據(jù)，并講述客戶和利益相關者理解的引人入勝的故事。您將規(guī)劃自己的分析項目，使用 Python 導入數(shù)據(jù)，將其組織到數(shù)據(jù)框中并進行正確分析。您將具備在工作中應用這些方法的能力，并成為更好的商業(yè)故事講述者。

海馬課堂專業(yè)課程輔導

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2.根據(jù)學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。