پیشرو بودن در علوم داده - Get Ahead In Data Science

تمام علوم داده با داده های خوب شروع می شود. داده کاوی چارچوبی برای جمع آوری، جستجو و فیلتر کردن داده های خام در یک موضوع سیستماتیک است، و از همان ابتدا اطمینان حاصل کنید که داده های تمیز دارید. همچنین به شما کمک می کند تا مجموعه داده های بزرگ را تجزیه کرده و از معنی دارترین و مفیدترین اطلاعات به دست آورید. این دوره، بنیادهای علوم داده: داده کاوی طراحی شده است تا نقطه ورود محکمی برای همه ابزارها، تکنیک ها و تفکر تاکتیکی پشت داده کاوی فراهم کند. بارتون پولسون منابع و انواع داده ها، زبانها و نرم افزارهای مورد استفاده در داده کاوی (از جمله R و پایتون) و دروس اختصاصی مبتنی بر وظایف را که به شما در تمرین رایج ترین تکنیک های داده کاوی شامل متن کاوی، خوشه بندی داده ها، تجزیه و تحلیل ارتباط، و بیشتر. این دوره برای کسانی که علاقه مند به پیوستن به نیروی کار علوم داده و کسانی که نیاز به کسب تجربه بیشتر در داده کاوی دارند، یک ضرورت مطلق است. موضوعات شامل: - پیش نیازهای داده کاوی - داده کاوی با استفاده از R، Python، Orange و RapidMiner - کاهش داده ها - خوشه بندی داده ها - تشخیص ناهنجاری - تجزیه و تحلیل انجمن - تحلیل رگرسیون - استخراج توالی - متن کاوی

آمار، مهارتی اساسی برای بسیاری از مشاغل است. آمارهای اساسی برای تصمیم‌گیری، کشفیات جدید، سرمایه‌گذاری و حتی پیش ‌بینی‌ها مهم هستند. اما گاهی باید فراتر از اصول اولیه حرکت کنید. اصول آماری - بخش ۲، کاربران بیزنس ها و علوم داده‌ها را به صورت عملی و مبتنی بر نمونه از مهارت‌های میانی مرتبط با آمار، پیش میبرد: نمونه‌ها و نمونه‌برداری، فواصل اطمینان و آزمون فرضیه. مدرس Eddie Davila ابتدا پلی از بخش ۱، مرور مفاهیم مقدماتی مانند داده‌ها و احتمال را ارایه می‌دهد، و سپس به موضوعات نمونه‌گیری، نمونه‌های تصادفی، اندازه نمونه، فواصل اطمینان (از جمله توضیح نتایج غیرمنتظره) و آزمون فرضیه می‌پردازد. این درس یک الزام برای کسانی است که در علوم داده‌ها، تجارت و تجزیه و تحلیل بیزنس کار می‌کنند - یا هر کس دیگری که می‌خواهد فراتر از معانی و واسطه ها قرار بگیرد و درکی عمیق‌تر از چگونگی کار آمار در دنیای واقعی بدست آورد. اهداف یادگیری سه موضوع اصلی مورد بررسی در Statistics Fundations:2 را فهرست کنید. دو ویژگی کلیدی مرتبط با نمونه های تصادفی ساده را بشناسید. برای یافتن میانگین نمونه وسایل، از قضیه محدودیت مرکزی استفاده کنید. تجزیه و تحلیل نمونه های تصادفی در طول آزمون فرضیه. موقعیت های فردی را ارزیابی کنید تا مشخص شود که آیا آزمایش تک دنده یا دو دنده ضروری است یا خیر. نمونه گیری قبولی را تعریف کنید.

با ظهور عصر کلان داده ها، سازمانها مملو از اطلاعات شده اند و حجم زیاد، پویایی تجارت را تغییر می دهد. یافتن بینش در کوهستان داده ها - و حفظ امنیت این داده ها - عوامل کلیدی موفقیت کسب و کار امروزه، به ویژه در زمینه هایی مانند مراقبت های بهداشتی، تجارت الکترونیک و فناوری اطلاعات است. حاکمیت اطلاعات (IG) به سازمان ها کمک می کند تا خطرات و هزینه های اطلاعات را به حداقل برسانند در حالی که ارزش آن را حداکثر می کنند. IG در مورد امنیت، کنترل و بهینه سازی اطلاعات است. اصول اساسی حوزه در حال ظهور IG را با تعاریف و مفاهیم آغاز کنید. روبرت اسمالوود اصول اولیه IG را توضیح می دهد و زمینه های کلیدی را مشخص می کند که در آنها برنامه IG تغییر ایجاد می کند. او استراتژی ها، روش ها و بهترین شیوه های اثبات شده را برای اطمینان از موفقیت مداوم برنامه IG شما به اشتراک می گذارد. اهداف یادگیری تعریف حاکمیت اطلاعات اصول و بهترین شیوه های حاکمیت اطلاعات چرا باید در مدیریت اطلاعات سرمایه گذاری کرد؟ چارچوب IG سه قسمتی سیاست های مربوط به ایمیل، رسانه های اجتماعی، تلفن همراه و رایانش ابری

در عصر داده های بزرگ و علم داده، مدیریت داده ها این توانایی را دارد که به انواع سازمان ها و افراد در موفقیت بیشتر کمک کند. در این دوره، دکتر جاناتان ریچنتال مبحث حاکمیت داده ها را به گونه ای معرفی می کند که همه می توانند درک کنند، و به شما کمک می کند تا دریابید که چرا سازمان شما از حکمرانی داده ها سود می برد، چگونه اجرا می شود و چرا در رعایت و کاهش ریسک ضروری است. جاناتان همچنین نقش حاکمیت داده ها را در زمینه های فناوری نوظهور مانند نمودارهای دانش، هوش مصنوعی و اینترنت اشیا پوشش می دهد. در قسمت آخر دوره، او ایده هایی را درباره نحوه فکر سازمانها در مورد مدیریت، نظارت و اندازه گیری تلاشهای حکمرانی داده ها به اشتراک می گذارد. با توجه به اهمیت علم داده در قرن 21، تقاضا برای تخصص مدیریت اطلاعات نیز افزایش می یابد. برای اولین نگاه خود به این مهارت مورد نیاز اینجا را شروع کنید.

آمار در همه جا و در هر صنعت وجود دارد، اما برای هر کسی که در علم داده، تجارت یا تجزیه و تحلیل تجارت کار می کند، ضروری است. اگر در یکی از این زمینه های تخصصی هستید، احتمالاً به درک پیشرفته ای از آمار احتیاج دارید. تسلط خود را در این دوره تکمیل کنید، قسمت 3 از سری اصول آماری ما. مدرس Eddie Davila مفاهیمی مانند اندازه نمونه های کوچک، توزیع t، درجه آزادی، تست chi-square و موارد دیگر را در بر می گیرد. این آموزش مهارت های پیشرفته، شما را به سمت مطالعه عملی و کاربرد طراحی آزمایش، تحلیل واریانس، مقایسه جمعیت و تحلیل رگرسیون سوق می دهد. از این دروس استفاده کنید تا از اصول اولیه فراتر بروید و در فاکتورهای خاصی که بر محاسبات و نتایج شما تأثیر می گذارند، عمیق تر شوید. اهداف یادگیری کار با اندازه نمونه های کوچک استفاده از t-statistic در مقابل z-statistic محاسبه فواصل اطمینان با نمرات t مقایسه دو جمعیت (نسبت) مقایسه دو معنی جمعیت آزمایش مجذور کای آزمایش ANOVA آزمون رگرسیون

فناوری بلاک چین نیاز به توجه دارد. و این فقط به این دلیل نیست که چگونه معاملات پولی را متحول کرد. مفهوم اعتماد معاملاتی از طریق کد، صنایع مختلف را مختل کرده است، و راه هایی را برای ساده کردن همه چیز از خدمات مالی تا مدیریت هویت ارائه می دهد. در این دوره آموزشی سطح مقدماتی، بیاموزید که بلاک چین چیست و چه معنایی برای شما می تواند داشته باشد. مربی جاناتان ریشنتال از منظر مفهومی به موضوع می پردازد و اطمینان می دهد که مخاطبان غیر فنی می توانند ارزش هر درس را به دست آورند. جاناتان برخی از چالش های کنونی اینترنت، از جمله خطرات موجود و مشکلات امنیتی را شرح می دهد. او به نحوه عملکرد پایگاه‌های داده آنلاین سنتی می‌پردازد تا شما مبنایی برای طراحی مجدد این عملکرد توسط بلاک چین داشته باشید. بعلاوه، بیاموزید که چگونه بلاک چین به یک راه حل بالقوه برای بسیاری از محدودیت های موجود پایگاه های داده آنلاین تبدیل شده است، چالش هایی که باید برای دستیابی به پذیرش گسترده تر و موارد دیگر حل شوند. اهداف یادگیری مزایای اصلی پایگاه داده سنتی را فهرست کنید. ارزیابی کنید که آیا بیت کوین به واسطه در یک تراکنش نیاز دارد یا خیر. توضیح دهید که چرا فناوری بلاک چین فراتر از ارزهای دیجیتال مفید است. چند راه برای کاهش خطر نوآوری بلاک چین را شناسایی کنید.

دولت های سراسر جهان ارزش و مسئولیت خود را در زمینه در دسترس قرار دادن داده های جمع آوری شده و ذخیره شده برای هر کسی که مایل به دسترسی به آن است، کشف می کنند. تصمیم گیری برای باز کردن مجموعه داده ها یک انتخاب استراتژیک است که نیاز به تاکتیک های دقیق دارد. فرآیندها و فناوری هایی وجود دارد که داده ها را در عین به حداقل رساندن خطر، در دسترس قرار می دهد. اگر می خواهید باز کردن داده های سازمان خود را آغاز کنید تا شفافیت را افزایش داده و نوآوری را تحریک کنید، یا از داده های باز برای هدایت تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری آگاهانه استفاده کنید، این دوره برای شما مناسب است. دکتر جاناتان ریچنتال موارد استفاده واقعی از داده های باز و همچنین مراحلی را که باید برای توسعه و عملیاتی کردن یک برنامه داده باز انجام دهید، معرفی می کند. او همچنین توضیح می دهد که چگونه دانشمندان از داده های باز برای روایت داستان و تجسم داده استفاده می کنند. در این راه، او نمونه های بی شماری از داده های باز را در حال عمل ارائه می دهد: بهبود دولت، توانمندسازی شهروندان، ایجاد فرصت و حل مشکلات عمومی. اهداف یادگیری درک اینکه داده های باز واقعاً چیست تلاشهای داده باز فعلی در سراسر جهان داده ها را در عمل باز کنید طراحی یک فرایند حکمرانی داده های باز، از جمله سیاست ها کسب درآمد از داده های باز قصه گویی با داده های باز فروش ارزش داده های باز اندازه گیری داده های باز

تا سال 2050، بیش از 70 درصد ما در شهرها زندگی خواهیم کرد. اما آیا شهرهای ما آماده هستند؟ امروزه شهرها با چالش هایی مانند زیرساخت های قدیمی، حمل و نقل نامناسب و فرآیندهای بوروکراتیک ناکارآمد روبرو هستند. ما باید در نحوه عملکرد و ارائه خدمات شهرها تجدید نظر کنیم و به ابزارهای دیجیتالی، داده ها و سیستم های متصل هوشمند روی آوریم. شهرهای ما باید هوشمندتر شوند - و ما به نسل جدیدی از افراد با مهارت های کاملاً جدید برای کمک نیاز داریم. دریابید که بهترین فرصت ها برای ایجاد یک تفاوت معنی دار در کجا هستند. این دوره به منظور آشنایی افراد با آینده شهرها با ایده نوآوری شهری طراحی شده است. دکتر جاناتان ریچنتال، افسر ارشد اطلاعات (CIO)، نقشها و مهارتهای مورد نیاز برای ورود به این حوزه جدید را معرفی می کند. او مفاهیم را با استفاده از نمونه هایی از شهرهای هوشمند موفق در سراسر جهان نشان می دهد. اگر می خواهید بفهمید که چگونه می توانید شغلی را در این زمینه آغاز یا پیشرفت کنید یا به سادگی به آینده جامعه خود علاقه دارید، این دوره مقدماتی مناسب برای شما است. اهداف یادگیری چالش های توسعه سریع شهری درک عملکردها و نیازهای اساسی شهرهای قرن 21 بررسی آنچه یک شهر هوشمند را باهوش می کند چگونه شهرهای هوشمند برنامه ریزی و نگهداری می شوند نقش کلان داده در پیشبرد نوآوری شهری داده های باز و شهرهای هوشمند شهرهای هوشمند و اینترنت اشیا