Curso De Ciência Da Informação

General Assembly

Descrição do Programa

Leia a descrição oficial

Curso De Ciência Da Informação

General Assembly

Habilidades

Use Python para ministrar conjuntos de dados e prever padrões.

Padrão de Produção

Construa modelos estatísticos - regressão e classificação - que geram informações utilizáveis ​​a partir de dados brutos.

A grande imagem

Mestre os conceitos básicos de aprendizagem em máquina e aproveite o poder dos dados para prever o próximo.

Conheça sua equipe de suporte

Nossa excelência educacional é um esforço da comunidade. Quando você aprende na GA, você sempre pode confiar em uma equipe interna de especialistas para fornecer orientação e suporte, sempre que precisar.

Instrutores

Aprenda os frameworks, ferramentas, vocabulário e melhores práticas da indústria de um professor cujo trabalho diário envolve usá-los habilmente.

Assistentes de Ensino

Tomar novos materiais nem sempre é fácil. Através do horário de expediente e outros canais, nossos ATs estão aqui para lhe fornecer respostas, dicas e muito mais.

Produtores de cursos

Nossos alunos adoram seus produtores de cursos, que os mantiveram motivados ao longo do curso. Você pode chegar ao seu para obter suporte a qualquer momento.

Veja o que você aprenderá

Unidade 1: Projeto de Pesquisa e Análise de Dados Exploratórios

  • O que é Data Science
    • Descreva o currículo do curso e estabeleça o ambiente da sala de aula
    • Responda as perguntas: "O que é Data Science? Quais são os papéis existentes na Data Science?"
    • Defina o fluxo de trabalho, ferramentas e abordagens que os cientistas usam para analisar dados
  • Projeto de Pesquisa e Pandas
  • Defina um problema e identifique conjuntos de dados apropriados usando o fluxo de trabalho de ciência dos dados
  • Passo a passo no fluxo de trabalho de ciência dos dados usando um estudo de caso na biblioteca das Pandas
  • Importar, formatar e limpar dados usando a Biblioteca Pandas
  • Estatísticas Fundamentais I
  • Use as bibliotecas NumPy e Pandas para analisar conjuntos de dados usando estatísticas básicas de resumo: média, mediana, modo, máximo, min, quartil, inter-quartil, intervalo, variância, desvio padrão e correlação
  • Criar visualização de dados - gráficos de dispersão, matriz de dispersão, gráfico de linha, manchas de caixa e histogramas - para discernir características e tendências em um conjunto de dados
  • Identifique uma distribuição normal dentro de um conjunto de dados usando estatísticas de resumo e visualização
  • Estatística II Fundamental
  • Explique a diferença entre causalidade vs. correlação
  • Teste uma hipótese dentro de um exemplo de estudo de caso
  • Valide suas descobertas utilizando análise estatística (valores de p, intervalos de confiança)
  • Escolha do Instrutor
  • Concentre-se em um tópico selecionado pelo instrutor / classe, a fim de fornecer uma visão mais profunda da análise de dados exploratórios

Unidade 2: Fundamentos da modelagem de dados

  • Introdução à Regressão
    • Definir modelagem de dados e regressão linear
    • Diferenciar entre variáveis ​​categóricas e contínuas
    • Crie um modelo de regressão linear usando um conjunto de dados que atenda a suposição de linearidade usando a biblioteca scikit-learn
  • Avaliando o ajuste do modelo
  • Definir métricas de regularização, polarização e erros;
  • Avalie o ajuste do modelo usando funções de perda, incluindo erro absoluto médio, erro quadrático médio, erro quadrático médio da raiz
  • Selecione métodos de regressão com base no ajuste e na complexidade
  • Introdução à Classificação
  • Definir um modelo de classificação
  • Construa um K-vizinhos mais próximos usando a biblioteca scikit-learn
  • Avalie e sintonize o modelo usando métricas, como classificação accuracy / error
  • Introdução à Regressão Logística
  • Construa um modelo de classificação de regressão logística usando a biblioteca scikit learn
  • Descreva a função sigmoide, odds e odds ratios e como eles se relacionam com a regressão logística
  • Avalie um modelo usando métricas, como classificação accuracy / error, matriz de confusão, curvas ROC / AOC e funções de perda
  • Comunique resultados da regressão logística
  • Explique a compensação entre a precisão e o recall de um modelo e articule o custo dos falsos positivos versus falsos negativos.
  • Identificar os componentes de um relatório conciso e convincente e como eles se relacionam com públicos específicos / partes interessadas
  • Descreva a diferença entre a visualização para apresentações versus a análise de dados exploratórios
  • Sessão de classe flexível
  • Concentre-se em um tópico selecionado pelo instrutor / classe, a fim de fornecer uma visão mais profunda do modelo de dados

Unidade 3: ciência dos dados no mundo real

  • Árvores de decisão e floresta aleatória
    • Descreva a diferença entre as árvores de classificação e regressão e como interpretar esses modelos
    • Explique e comunique as compensações de árvores de decisão versus modelos de regressão
    • Construa árvores de decisão e florestas aleatórias usando a biblioteca scikit-learn
  • Processamento de linguagem natural
  • Demonstrar como tokenizar texto de linguagem natural usando NLTK
  • Categorize e marque dados de texto não estruturados
  • Explique como construir um modelo de classificação de texto usando NLTK
  • Redução de dimensionalidade
  • Explique como realizar uma redução dimensional usando modelos de tópicos
  • Demonstrar como refinar dados usando alocação latente de dirichlet (LDA)
  • Extraia informações de um exemplo de conjunto de dados de texto
  • Trabalhando com Dados da Série de Tempo
  • Explique por que os dados da série temporal são diferentes dos outros dados e como contabilizá-lo
  • Crie meios de rolamento e trate de séries temporais usando a biblioteca Pandas
  • Execute autocorrelação em dados de séries temporais
  • Criando modelos com dados da série de tempo
  • Descompacte os dados das séries temporais em componentes tendência e residual
  • Valide e valide os dados de diferentes conjuntos de dados
  • Use o modelo ARIMA para prever e detectar tendências em dados de séries temporais
  • O valor das bases de dados
  • Descreva os casos de uso para diferentes tipos de bancos de dados
  • Explicar diferenças entre bancos de dados relacionais e bancos de dados baseados em documentos
  • Escreva simples consultas selecionadas para extrair dados de um banco de dados e usar dentro de Pandas
  • Avançar com sua carreira em Ciência dos Dados
  • Especificar modelos comuns usados ​​em diferentes indústrias
  • Identificar os casos de uso para modelos comuns
  • Discutir as próximas etapas e recursos adicionais para o aprendizado de ciência de dados
  • Sessão de classe flexível
  • Concentre-se em um tópico selecionado pelo instrutor / classe, a fim de fornecer uma visão mais profunda da ciência dos dados no mundo real
  • Apresentações finais
  • Apresentar a apresentação final aos pares, instrutores e panelistas convidados que identificarão pontos fortes e áreas de melhoria

Opções de Financiamento

Precisa de ajuda para pagamento? Nossas opções de financiamento permitem que você se concentre em seus objetivos em vez das barreiras que o impedem de alcançá-los.

LENDO

Solicite um empréstimo sem juros até 18 meses, ou um empréstimo de taxa fixa até 48 meses.Deve ser um cidadão ou residente permanente de Hong Kong.
As opções de financiamento diferem em cada mercado e só estão disponíveis para estudantes aceitos em nossos programas.
Entre em contato com um oficial local de admissões para obter mais informações.

Esta escola oferece programas em:
  • Inglês


Última actualização January 17, 2018
Duração e Preço
Este curso é No campus
Start Date
Data inicial
Agosto 2018
Set. 2018
Duration
Duração
10 semanas
Tempo parcial
Price
Preço
3,950 USD
Information
Deadline
Locations
Australia - Sydney, New South Wales
Data inicial : Jan. 2019
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
Australia - Brisbane, Queensland
Data inicial : Jan. 2019
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
Australia - Melbourne, Victoria
Data inicial : Jan. 2019
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
Hong Kong - Hong Kong
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
Singapore - Singapore
Data inicial : Agosto 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - Arlington, Virginia
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - Los Angeles, California
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - San Francisco, California
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - Denver, Colorado
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - Washington, District of Columbia
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - Atlanta, Georgia
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - Chicago, Illinois
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - Irvine, California
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - Boston, Massachusetts
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - New York, New York
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
Data inicial : Fev. 2019
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
Data inicial : Março 2019
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
Data inicial : Abril 2019
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - Providence, Rhode Island
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - San Jose, California
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - Santa Monica, California
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - Austin, Texas
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - Dallas, Texas
Data inicial : Set. 2018
Prazo de inscrição Contactar Escola
Data de conclusão Contactar Escola
USA - USA Online
Data inicial : Set. 2018
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Data de conclusão Contactar Escola
USA - Washington, District of Columbia
Data inicial : Set. 2018
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United Kingdom - London, England
Data inicial : Agosto 2018
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Dates
Agosto 2018
United Kingdom - London, England
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Singapore - Singapore
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Set. 2018
USA - Atlanta, Georgia
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USA - Austin, Texas
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USA - Boston, Massachusetts
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USA - Chicago, Illinois
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USA - Dallas, Texas
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USA - Denver, Colorado
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USA - Los Angeles, California
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USA - Santa Monica, California
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USA - Irvine, California
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USA - New York, New York
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USA - Providence, Rhode Island
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USA - San Francisco, California
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USA - San Jose, California
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USA - Washington, District of Columbia
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USA - Washington, District of Columbia
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USA - Arlington, Virginia
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Hong Kong - Hong Kong
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USA - USA Online
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Jan. 2019
Australia - Brisbane, Queensland
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Australia - Melbourne, Victoria
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Australia - Sydney, New South Wales
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Fev. 2019
USA - New York, New York
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Março 2019
USA - New York, New York
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Abril 2019
USA - New York, New York
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