Fundamentos da Ciência dos Dados (Técnico) - um curso on-line

Southampton Data Science Academy

Descrição do Programa

Leia a Descrição Oficial

Fundamentos da Ciência dos Dados (Técnico) - um curso on-line

Southampton Data Science Academy

Desenvolvido para fornecer as bases de uma carreira na Data Science, o curso de seis semanas capacita iniciantes com habilidades técnicas e o conhecimento teórico necessário para aplicar os poderosos conhecimentos de ciência de dados ao seu trabalho.

Visão geral

O curso, desenvolvido exclusivamente pela equipe de ciência de dados líder mundial na Universidade de Southampton, oferece uma abordagem prática para aprender habilidades de dados. Através de uma série de exercícios interativos e on-line, você poderá experimentar muitos dos conceitos e técnicas estudados no material ensinado.

Usamos o Python para implementar aspectos técnicos do curso e recomendamos que todos os candidatos tenham alguma experiência com Python ou idiomas semelhantes.

Estrutura

O curso é ministrado durante seis semanas.

Semana 1: a oportunidade de conhecer o seu tutor e os outros participantes, familiarize-se com o conteúdo do curso para as próximas seis semanas e descubra o suporte que oferecemos. Você receberá uma experiência "prática" da Jupyter, o ambiente baseado na web usado para todos os exercícios e tarefas do seu curso. Para aqueles que não conhecem uma linguagem de programação, esta semana também contém uma atividade Python Primer.

Semana 2: tempo para aprender a terminologia e processos fundamentais na ciência dos dados. Você será apresentado ao panorama tecnológico que ajudou a alimentar a explosão de dados, bem como as ferramentas usadas pelos cientistas de dados para desbloquear o valor escondido entre grandes quantidades de dados. Nós também examinamos mais de perto o Python e o seu uso na ciência dos dados.

Semana 3: traz uma experiência prática de ciência dos dados. Com foco na coleta, armazenamento e gerenciamento de dados, você aprenderá como diferentes fontes de dados podem ser combinadas, de modo a aumentar os conhecimentos potenciais.

Semana 4: ajuda a entender como os dados são analisados. Vamos abordar uma variedade de técnicas tipicamente usadas por uma equipe de ciência dos dados, desde a aprendizagem de máquinas até as estatísticas. Usando o Python, você aplicará essas técnicas analíticas a um conjunto de dados do mundo real.

Semana 5: ensina como usar diferentes técnicas de visualização de dados para relatar os resultados do trabalho de ciência de dados. Você descobrirá várias maneiras de exibir determinados tipos de dados, para melhorar o impacto de seus relatórios ao destacar uma descoberta chave.

Semana 6: analisa o futuro da ciência dos dados, com foco em apoiá-lo na conclusão de suas atribuições.



Pré-requisitos: você precisará de uma compreensão decente da programação, e também recomendamos que você tenha experiência com Python ou um idioma semelhante.

Grupo-alvo: qualquer pessoa interessada em uma carreira na Data Science, ou em aprender a aplicar as técnicas de transformação da Data Science aos seus atuais desafios de negócios.

Materiais de aprendizagem: tutoriais em vídeo, exercícios on-line, apresentações, leitura adicional.

Avaliação e feedback: você deverá completar três trabalhos. As orientações e feedback formativo serão fornecidos por tutores especializados ao longo do curso.

Experiência e atribuições práticas: cada semana contém uma mistura de material didático e de auto-estudo, com exercícios e atividades práticas em linha.

Na semana 1, há uma introdução / atualização opcional, não classificada, no Python, incluindo exercícios on-line para que você trabalhe no seu próprio tempo.

Existem outros exercícios de prática Python não classificados na Semana 2. Estes são projetados para ajudá-lo com suas atribuições e nós encorajamos todos a completá-los.

As semanas 3, 4 e 5 apresentam características de exercícios on-line não classificados e uma atribuição de cursos classificados.

Objetivos e resultados de aprendizagem

O curso fornece conhecimento e experiência para se tornar um cientista de dados proficiente.

Após a conclusão bem-sucedida, você receberá um Certificado de Conclusão e uma transcrição graduada. Você poderá:

  • Compreenda os conceitos-chave na ciência dos dados, incluindo o conjunto de ferramentas usado por cientistas de dados e aplicações do mundo real.
  • Explique como a ciência dos dados coleta, administra e armazena dados.
  • Use o MongoDB para implementar scripts de coleta e gerenciamento de dados.
  • Demonstrar uma compreensão dos conceitos de aprendizado da máquina e das estatísticas vitais para a ciência dos dados.
  • Produza o código Python para analisar estatisticamente os conjuntos de dados.
  • Use visualizações de dados para comunicar histórias de dados e avaliar criticamente seu design.
  • Use Python e Bokeh para planejar e gerar visualizações a partir de dados.

Tecnologia Stack

  • Visualizando: Bokeh (Python)
  • Gerenciamento / Consulta: MongoDB (usando Python)
  • Base: Python
  • Estatísticas / Análise: NumPy / ScyPy / Pandas

Programa de Estudos

Semana 1: informações de boas-vindas e cursos

Tópicos

  • Bem-vindo e introdução
  • Resultados da aprendizagem da semana
  • O que é a ciência dos dados e porque é importante
  • Programa de estudos e resultados de aprendizagem
  • Usando fóruns de discussão
  • Apresente-se
  • Assistência e suporte de tutoria
  • Detalhes da atribuição do curso
  • Actividade de familiarização "Hands-on" Jupyter
  • Python Primer
  • Glossário de terminologia

Semana 2: Introdução aos conceitos e tecnologias fundamentais

Tópicos

  • Introdução
  • Resultados da aprendizagem da semana
  • Ciência dos dados em poucas palavras
  • Terminologia
  • O processo de ciência dos dados
  • Um kit de ferramentas de ciência dos dados
  • Tipos de dados
  • Exemplo de aplicativos
  • Leitura adicional
  • Resumo

Semana 3: coleta e gerenciamento de dados

Tópicos

  • Introdução
  • Resultados da aprendizagem da semana
  • Fontes de dados
  • Coleta de dados e APIs
  • Explorando e corrigindo dados
  • Armazenamento e gerenciamento de dados
  • Usando múltiplas fontes de dados
  • Leitura adicional
  • Resumo

Semana 4: análise de dados

Tópicos

  • Introdução
  • Resultados da aprendizagem da semana
  • Terminologia e conceitos
  • Introdução às estatísticas
  • Natureza das estatísticas e introdução
  • Tendências e distribuições centrais
  • Variância
  • Propriedades de distribuição e aritmética
  • Amostras / CLT
  • Algoritmos básicos de aprendizagem de máquinas
  • Regressão linear
  • SVM
  • Baías ingénuas
  • Leitura adicional
  • Resumo

Semana 5: visualização de dados

Tópicos

  • Introdução
  • Resultados da aprendizagem da semana
  • Tipos de visualização de dados
  • Exploratório
  • Explicativo
  • Dados para visualização
  • Tipos de dados
  • Codificação de dados
  • Variáveis ​​retinianas
  • Mapeando variáveis ​​para codificações
  • Codificações visuais
  • Tecnologias para visualização
  • Bokeh (Python)
  • Leitura adicional
  • Resumo

Semana 6: futuro da ciência dos dados

Tópicos

  • Introdução
  • Resultados da aprendizagem para a semana
  • O futuro da ciência dos dados
Essa escola oferece programas em:
  • Inglês


Última atualização January 21, 2018
Duração e Preço
Este curso é Online
Start Date
Data inicial
Mar. 2019
Abr. 2019
Duration
Duração
60 horas
Meio Período
Price
Preço
1,500 GBP
Locations
Reino Unido - Cambridge, Inglaterra
Data inicial : Mar. 2019
Prazo para inscrição Solicitar Informações
Data de conclusão Solicitar Informações
Data inicial : Abr. 2019
Prazo para inscrição Solicitar Informações
Data de conclusão Solicitar Informações
Data inicial : Maio 2019
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Data de conclusão Solicitar Informações
Data inicial : Junho 2019
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Data inicial : Julho 2019
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Data de conclusão Solicitar Informações
Data inicial : Ago. 2019
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Dates
Mar. 2019
Reino Unido - Cambridge, Inglaterra
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Abr. 2019
Reino Unido - Cambridge, Inglaterra
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Maio 2019
Reino Unido - Cambridge, Inglaterra
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Junho 2019
Reino Unido - Cambridge, Inglaterra
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Julho 2019
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Ago. 2019
Reino Unido - Cambridge, Inglaterra
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