Datu Zientzia eta Python Masterra ā Ikasi edonon, lineaz kanpo ere
Unibertsitateko ikaslea, karrera aldatzen ari zarena edo datu-alfabetatzea garatzen ari zaren profesionala izan, aplikazio honek datu-zientzia eta Pythonen bide oso eta egituratua eskaintzen dizu ā ikasketa fokatu eta independenteetarako eraikia.
Datu-zientziako unibertsitate-ikastaro bat eta bi semestrekoak laguntzeko diseinatua, datu-zientziako, negozioetako, finantzetako, osasuneko, ingeniaritzako eta zientzietako ikasleek erabiltzen dute aplikazio hau. Ikasgai, galdetegi eta ariketa praktiko guztiak lineaz kanpo daude eskuragarri deskargatu ondoren, beraz, zure ikasketa-saioa ez da inoiz konexio motel batek eteten.
Zer ikasiko duzun
Aplikazio honek datu-zientzia modernoaren espektro osoa hartzen du barne, oinarrizko kontzeptuetatik hasi eta makina-ikaskuntza aurreratura eta AIraino. Curriculuma benetako ikastaro akademikoen egituren inguruan antolatuta dago, beraz, beti zerbait esanguratsurantz eraikitzen ari zara.
Datuen Oinarriak ā Datuen bilketa, web scraping-a, datuak garbitzea eta aurreprozesatzeko teknikak
Estatistika eta Probabilitatea ā Estatistika deskribatzailea, probabilitate teoria, hipotesi probak eta ANOVA
Aurreikuspen Modelatzea ā Erregresio lineala, korrelazio analisia eta denbora serieen iragarpena
Makina Ikaskuntza ā Sailkapen metodoak, erabaki zuhaitzak, sare neuronalak eta NLP oinarriak
IA eta Datuen Etika ā Adimen artifizialaren eta datu praktika etikoen sorrera oinarrizko curriculumaren moduan landua, ez bigarren mailako pentsamendu gisa
Python Tresna Praktiko gisa ā Ilustrazio teknikoak eta Python kode adibideak, kontzeptu estatistikoak bizia ematen dituztenak
Mundu Errealeko Datuak, Sakontasun Akademiko Benetakoa
Ikastaroaren materiala mundu errealeko iturrietatik dator, Erreserba Federalaren Datu Base Ekonomikoko eta Nasdaq-eko datu multzoetatik barne. Praktika eszenatokiek negozioak, osasungintza, gizarte zientziak, demografia, finantzak eta politika hartzen dituzte barne. Hau ez da ikuspegi orokor sinplifikatu bat ā unibertsitate mailako datu zientzia hezkuntzaren estandarra betetzen duen eduki zorrotz eta akademikoki egituratua da.
Nola ikasiko duzun
Bideo-ikasgaiak ā Adituek gidatutako bideo-azterketak teoria konplexuen eta datu-eredu aplikatuen bidez
Lineaz kanpoko ikastaroak ā Deskargatu edozein ikastaro eta ikasi internet konexiorik gabe
Galdetegiak eta praktika-probak ā Kapitulu espezifikoak, azterketa estiloko galdetegiak, berehalako feedbackarekin
Ikasketa-oharrak ā Ohar labur eta egituratuak probak eta azterketen aurretik berrikuspen azkarra egiteko
Aurrerapenaren jarraipena ā Jarraitu zure ikaskuntza-aurrerapena gai eta kapituluetan
Kapitulu barruko adibide-arazoak ā Kontzeptuak egoera askotan aplikatzen dituzten praktika-ariketa aberatsak
Kapituluen berrikuspenak ā Gako-terminoen eta oinarrizko formulen laburpen azkar sarbide azkarrak
Python kodearen sarbidea ā Deskarga daitezkeen datu-multzoetarako eta Python kode-adibide oharpendunetarako estekak zuzenak
Malgutasuna behar duten ikasleentzat eraikia
Unibertsitateko ikastaroak ez dira beti ordutegi finko batera egokitzen. Aplikazio hau errealitate horren inguruan diseinatuta dago. Deskargatu zure ikastaroak behin eta ikasi trenean, hitzaldien artean edo zure egunak eramaten zaituen edozein lekutan. Ez da internetik behar deskargatu ondoren.
Interfazea distrakziorik gabekoa eta egituratua da ikasketa fokatu baterako ā ez sare sozialetako jariorik, ez jakinarazpen-zaratarik. Ikasteko, praktikatzeko eta gogoratzeko behar duzun materiala besterik ez.
Norentzat da aplikazio hau
Unibertsitateko eta goi-mailako datu-zientziako, informatikako, negozioetako edo ingeniaritzako programetako ikasleak
Osasun, finantza, gizarte-zientzietako edo politikako datu-alfabetatze aplikatua behar duten ikasleak
Python eta estatistikako oinarrizko trebetasunak zerotik garatzen ari diren hasiberriak
Datu-zientziako hezkuntza egituratu eta akademikoa bilatzen ari diren profesionalak
Ikastaroetarako, azterketetarako edo datu-zientzia aplikatuko proiektuetarako prestatzen ari den edonor
Gaiak eta gai-estaldura
Datu-zientziaren oinarriak
Ā· Python programazioa
Ā· makina-ikaskuntza
Ā· estatistika Ā· probabilitatea
Ā· erregresio-analisia
Ā· hipotesi-probak
Ā· sare neuronalak
Ā· PNL
Ā· datuen etika
Ā· IAren printzipioak
Ā· datuen bistaratzea
Ā· denbora-serieak
Ā· sailkapena
Ā· datuen garbiketa
Ā· datuen analisi esploratzailea
Deskargatu aplikazioa eta hasi datuetan oinarritutako karrera belaunaldi berria definitzen duten trebetasunak eraikitzen.
Azken eguneratzea
2026(e)ko api. 4(a)