The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp 2026

完整数据科学培训：数学、统计学、Python、高级 Python 统计分析、机器学习和深度学习

讲师:365 Careers

您将学到什么

• 本课程提供了你成为数据科学家所需的所有工具箱组件
• 充实你的简历，掌握热门的数据科学技能：统计分析、使用 NumPy、pandas、matplotlib 和 Seaborn 的 Python 编程、高级统计分析、Tableau、利用 stats models 和 scikit-learn 进行机器学习、使用 TensorFlow 进行深度学习
• 给面试官留下深刻印象，展示你对数据科学领域的理解。
• 学习如何预处理数据
• 掌握机器学习背后的数学原理（其他课程通常不会教授的必备知识！）
• 开始用 Python 编程，并学习如何使用它进行统计分析
• 用 Python 进行线性回归和逻辑回归
• 执行聚类和因子分析
• 能够使用 Python、NumPy、statsmodels 和 scikit-learn 创建机器学习算法
• 将你的技能应用到真实的商业案例中
• 使用最先进的深度学习框架，如谷歌的 TensorFlow 编码并解决大数据任务，同时培养商业直觉
• 解锁深度神经网络的强大功能
• 通过研究欠拟合、过拟合、训练、验证、n折交叉验证、测试以及超参数如何提升性能，改进机器学习算法
• 热身准备，因为你将迫不及待地把在这里学到的一切应用到越来越多的实际场景中。

课程要求

• 无需任何先验经验。我们将从基础知识开始学习。
• 你需要安装 Anaconda。我们会一步步教你如何完成这个步骤。
• Microsoft Excel 2003、2010、2013、2016 或 365

课程描述

问题
数据科学家是本世纪最适合的职业之一。这个职业数字化、编程导向且分析性强，因此毫不奇怪的是，在就业市场上对数据科学家的需求一直在激增。

然而供应却非常有限。获得成为数据科学家所需的技能十分困难。

那么你如何做到这一点呢？

大学在创建专门的数据科学项目方面进展缓慢。（更不用说现有的这些项目都非常昂贵和耗时）

大多数在线课程专注于特定主题，理解他们教授的技能在整个框架中的位置很困难

解决方案
数据科学是一个跨学科领域。它涵盖了广泛的主题。
对数据科学领域的理解和所进行的分析类型
数学
统计学
Python
在 Python 中应用高级统计技术
数据分析可视化
机器学习
深度学习
这些主题彼此相互依赖，如果顺序不当，你可能会迷失方向。例如，在理解底层数学之前就尝试应用机器学习技术会很困难。或者，在不了解回归是什么的情况下研究 Python 中的回归分析会让你感到困惑。
因此，为了创建最有效、时间效率最高且结构化的在线数据科学培训课程，我们推出了《2024 数据科学课程》。

我们认为这是第一个解决进入数据科学领域最大挑战的培训项目——将所有必要的资源汇集在一起。
此外，我们的重点是教授相互补充的主题。本课程教你成为数据科学家所需的一切知识，并以传统项目的部分成本提供（更不用说你节省的时间）。
技能
1. 数据和数据科学入门
大数据、商业智能、业务分析、机器学习和人工智能。我们知道这些流行词属于数据科学领域，但它们都意味着什么？
为什么要学它？

作为一名候选的数据科学家，你需要理解每个领域的细节，并能识别解决问题的适当方法。“数据和数据科学入门”将让你全面了解所有这些流行词及其在数据科学中的位置。
2. 数学
学习工具是进行数据科学的第一步。你必须首先看到大局才能详细检查各个部分。
我们特别深入地研究了微积分和线性代数，因为它们是数据科学依赖的子领域。
为什么要学它？
微积分和线性代数对于编程在数据科学中的应用至关重要。如果你想理解先进的机器学习算法，那么你需要掌握这些技能。
3. 统计学
你必须像科学家一样思考才能成为一名真正的科学家。统计学训练你的思维将问题视为假设，并给你技术来测试这些假设，就像科学家一样。
为什么要学它？
本课程不仅提供所需的工具，还教你如何使用它们。统计学训练你像科学家一样思考。
4. Python
Python 是一种相对较新的编程语言，与 R 不同，它是通用的编程语言。你可以用它做任何事情！Web 应用程序、计算机游戏和数据科学只是其众多能力中的几个方面。这就是为什么在短时间内它已经颠覆了许多学科的原因。极其强大的库已经被开发出来以实现数据操作、转换和可视化。然而 Python 真正闪耀的地方在于处理机器学习和深度学习。
为什么要学它？
当涉及到通过 scikit-learn、TensorFlow 等强大框架开发、实施和部署机器学习模型时，Python 是必备的编程语言。
5. Tableau
数据科学家不仅需要处理数据并解决数据驱动的问题。他们还需要说服公司高管做出正确的决策。这些高管可能对数据科学不太了解，因此数据科学家必须能够以他们能理解的方式呈现和可视化数据的故事。这就是 Tableau 的用武之地——我们将帮助你成为使用商业智能和数据科学领域领先可视化软件的专家讲故事者。
为什么要学它？
数据科学家依赖像 Tableau 这样的商业智能工具来向非技术决策者传达复杂的结果。
6. 高级统计
回归、聚类和因子分析都是在机器学习出现之前发明的方法。然而，现在这些统计方法都通过机器学习进行操作以提供前所未有的准确预测。本节将详细探讨这些技术。
为什么要学它？
数据科学就是关于预测建模，并且你可以通过这个“高级统计”部分成为这些方法的专家。
7. 机器学习
课程的最后部分和所有章节所引领的目标是深度学习。能够在其工作中使用机器学习和深度学习，往往使数据科学家区别于数据分析师。本节涵盖了所有常见的机器学习技术和深度学习方法，并使用 TensorFlow 进行深入探讨。
为什么要学它？
机器学习无处不在。像 Facebook、Google 和 Amazon 这样的公司多年来一直在使用可以自主学习的机器。现在是时候控制这些机器了。

**你将获得**
价值 1250 美元的数据科学培训项目
活跃的问答支持
成为数据科学家所需的所有知识
一个数据科学学习者社区
完成证书
访问未来更新
解决实际业务案例，让你找到工作

从零开始成为一名数据科学家

我们很高兴提供无条件全额退款保证。对你来说没有风险。课程内容非常出色，对我们而言这是理所当然的，因为我们确信你会喜欢它。
为什么等待？每一天都是错失的机会。
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本课程适合谁:

• 你应该报名这门课程，如果你想成为一名数据科学家，或者只是想了解这个领域。
• 本课程适合希望拥有出色职业发展的你。
• 本课程也非常适合初学者，它从基础知识开始，逐步提升你的技能。