Para aprender ciência de dados, o Data Camp é melhor que a especialização em ciência de dados do Coursera?

Os dois se complementam: o DataCamp fornece ótimos recursos para a prática de R (seu interesse indicado), onde a especialização em Ciência de Dados do Coursera fornece palestras e um certificado de uma universidade respeitável, além de painéis de discussão úteis. A especialização do Coursera também abrange materiais além do R, cobrindo o essencial da ciência de dados.

Por onde você deve começar? Como cientista de dados, você pode optar por se concentrar na criação de funções (e eventualmente em pacotes, mais focados em CS) ou manipular dados usando os pacotes disponíveis. A introdução ao Coursera abrange completamente as funções de manipulação e construção de dados (se você é novo, pode ser necessário fazer esse curso algumas vezes). O DataCamp fornece um caminho incremental para aprender a manipulação de dados no R e como usar os pacotes comuns.

Pessoalmente, há alguns anos, aprendi Python e Java na academia de código antes de me contentar com os problemas práticos do R. DataCamp, que me ensinaram sua mecânica, o que me ajudou a concluir o curso R de John Hopkins no coursera como parte de sua especialização em Ciência de Dados ( em progresso). Este curso me ajudou a organizar meu entendimento de R em geral. Recentemente, usei os dados de Quandl para um projeto escolar (recomendado!). E agora, estou trabalhando em problemas financeiros específicos do DataCamp.

Boa sorte.

Eu não fiz o curso R do Datacamp … mas eu tenho algumas observações gerais sobre o DataCamp (embora o NB seja da perspectiva de um usuário Python):

Fiz a introdução da Microsoft / EDX / Datacamp Data Science (essa é a versão em Python do curso Datacamp R). O teste no curso de ciência de dados python é trivialmente fácil – basicamente ‘preenche os espaços em branco para esse pedaço muito simples de código’ – e há repetição mínima para incorporar qualquer aprendizado. Também fiz a primeira lição do curso Datacamp Python Stats e a primeira lição do curso Pandas Foundation, para verificar se elas sofreram o mesmo problema. Eles fazem. Também descobri que as perguntas postadas nos fóruns não foram respondidas, o que, no caso de uma plataforma baseada em um modelo de taxa de assinatura, é bastante decepcionante. Tendo agora analisado três ofertas do Datacamp, eu não estaria disposto a pagar para usá-las. (Para ser honesto, é improvável que você os use, mesmo que sejam gratuitos).

Se você é um novato completo, eles fazem você sentir que está chegando a algum lugar, o que pode ser bom para sua confiança, mas o material e o teste são realmente tão básicos que, na minha opinião, são de uso relativamente limitado. Para uma introdução básica a um idioma, eu costumo apontar pessoas para o CodeAcademy, onde a plataforma é simplesmente melhor, e os questionários testam com mais eficácia o que foi ensinado. O nível de dificuldade no Datacamp parece estar abaixo de outros cursos para iniciantes e alguns dos testes / testes podem ser feitos simplesmente copiando e colando da pergunta (ou seja, sem ter uma compreensão real do material).

Embora precise desesperadamente de alguma limpeza real e remoção de muitos erros, a oferta Andrew Ng Coursera (com foco específico em ML) ainda é uma opção muito boa, proveniente de uma posição teórica (NB É baseado no MATLAB / Octave – livre Licença do MATLAB enquanto você estiver matriculado!). Para qualquer um que tenha o curso de Andrew Ng e queira estudar ciências de dados mais práticas (e mais gerais), o Jose Portillas DataScience Bootcamp na Udemy é muito bom (o curso está disponível em Python e R) . Ele não se concentra na teoria – você já deve entender isso ou ler bastante (o texto recomendado é “Introdução à aprendizagem estatística” – que é um dos melhores textos introdutórios / intermediários). Em vez disso, ele se concentra, de uma maneira muito prática, nas ferramentas e técnicas que você provavelmente estará usando como cientista de dados do mundo real. O curso é muito atualizado e muito prático … você fará o download de muitas bibliotecas, terá um problema de instalação estranho, estará criando contas no Kaggle, no Amazon Web Services , etc. (é melhor você não estar em um PC com Windows).

A diferença entre o Datacamp e, por exemplo, os cursos de Andrew Ng / Jose Portillas é uma mudança radical na dificuldade, semelhante à diferença entre escola e universidade. Como um menor aparte, em contraste com a falta de resposta que observei no Datacamp, as postagens no fórum são sempre respondidas por Jose e quase sempre respondidas (geralmente por várias pessoas) nos cursos do Coursera.

Odds n termina:
Das críticas que eu vi, o material de John Hopkins recebe um feedback misto. Parte do material gratuito sobre o Udacity é muito bom, mas IIRC corretamente, a oferta do Google lá estava um pouco complicada. Existem também alguns tutoriais notavelmente bons no YouTube com código disponível no GitHub. Fiquei impressionado com o material gratuito disponível no Dataschool. Seus cursos pagos não são baratos, mas (pelas coisas limitadas que vi) ele parece ser excelente em apresentar material mais difícil. Muitos comentários positivos sobre o curso Stanford Lagunitas Data Science with R (aquele associado aos livros “Introdução à aprendizagem estatística” e “Elementos da aprendizagem estatística”).

PS O curso Jose Portillas custa £ 195, mas é oferecido rotineiramente por uma fração desse preço. Paguei 15 libras.

Fiz alguns cursos nas duas plataformas. Eu concordo com comentários anteriores. Para praticar R no nível iniciante, eu diria que o Data Camp é o melhor.
Para aprender habilidades de ciência de dados, o Coursera oferece muitas especializações. Escolha um curso que seja interessante para você, mas pratique tarefas de programação em R [ou Python]. Os fóruns de discussão são a maior vantagem de tais cursos. Análise de dados e inferência estatística | DataCamp é o meu curso favorito até agora. Este curso é focado apenas em estatísticas inferenciais. Professor fez um trabalho maravilhoso. Pode exigir um pouco mais de esforço para aqueles sem formação estatística. Mas se você tiver um pensamento lógico, realmente gostará deste curso.

Especialização em ciência de dados

O Data Scientist é uma pessoa que emprega vários métodos e ferramentas para extrair dados significativos. Eles lidam com grandes quantidades de dados e fazem previsões usando conceitos estatísticos. Eles precisam formular e escrever consultas e obter informações de dados brutos.

Na Sathya Technologies, começamos com o aprendizado em detalhes sobre estatística inferencial. Prosseguindo, aprendemos o processo do fluxo de trabalho da ciência de dados. Aprendemos arco para coletar, explorar, modelar e validar dados usando várias ferramentas de análise de previsão.

Curso Objetivo

  • Para aprender os principais recursos da Data Science.
  • ‘Entenda as distribuições de probabilidade em detalhes.
  • Trabalhando com problemas em tempo real.
  • Trabalhar nos conceitos de manipulação de dados.
  • Trabalhando na integração com outras ferramentas.

Como o programa será conduzido

A Sathya Technologies, com suas salas de aula de ponta e infraestrutura de laboratório em Ameerpet Hyderabad, oferece o melhor e mais favorável ambiente de aprendizado, com uma equipe de treinadores altamente qualificados com anos de experiência no setor. Os treinamentos em sala de aula serão realizados diariamente. São fornecidos exercícios práticos para que os tópicos conduzidos diariamente sejam trabalhados durante a sessão de laboratório. As sessões on-line realizadas na sala de aula virtual também têm o mesmo fluxo de programa com sessões teóricas e práticas. Nossos laboratórios podem ser acessados ​​on-line em todo o mundo, permitindo que nosso aluno de treinamento on-line faça o melhor uso da infraestrutura no conforto de sua casa.

Oportunidades de carreira em cientista de dados

Com a popularidade do Big Data aumentando exponencialmente, as oportunidades como arquiteto / cientista de dados vêm crescendo em todos os principais setores da indústria .etc. Os programas de treinamento em tecnologia de ciência de dados da Sathya Technologies concentram-se em capacitar os alunos com os mais recentes conceitos e tópicos específicos da indústria. Nosso instrutor bem experiente e materiais de curso bem planejados garantem 100% de sucesso nas entrevistas.

Quem pode aprender?

Público-alvo

  • Desenvolvedores de software
  • Estatísticos
  • College / Fresher’s com estatística e fundo de matemática
  • Profissionais de Estatística

Pré-requisito para aprender o curso

A experiência em linguagem de máquina de estatísticas ajudará a se tornar cientista de dados. Compreender os conceitos de negócios e domínio seria uma vantagem adicional. Os conceitos básicos de programação R serão úteis. O conhecimento no BigData também seria útil.

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melhor instituto de treinamento em ciência de dados em hyderabad

Também não o fiz, mas quero colocar um plug-in no curso de Estatística de Stanford, que fiz no início deste ano e desfrutei tremendamente. Está sendo oferecido novamente em breve, em 12 de janeiro de 2016 (de graça).

O MOOC é ministrado por Trevor Hastie e Rob Tibshirani (com algumas participações especiais de seus ex-alunos e professores). Baseia-se no texto Introdução à Aprendizagem Estatística, que apresenta tratamentos introdutórios sobre alguns dos tópicos do texto seminal Elementos da Aprendizagem Estatística. Você pode acessar os dois textos gratuitamente.

O que eu gostei no curso Statistical Learning de Stanford é sua abordagem prática e matemática-leve para ensinar alguns dos métodos comuns de ciência de dados. Os instrutores sempre tentam abordar algumas das intuições por trás de cada método, além de comparar métodos diferentes entre si. Além disso, as palestras contêm tutoriais de R e o texto possui muitos códigos de R. Se você decidir fazer o curso, também recomendo a leitura do texto e a prática das técnicas com alguns conjuntos de dados externos (digamos, do Kaggle).

Esta é realmente uma boa pergunta. Realmente se divide em uma parte o valor que os bootcamps realmente fornecem.

Definitivamente, você pode aprender tudo o que precisa para começar com os recursos disponíveis. Lembre-se: é uma tarefa muito grande

Faz. Aqui está o porquê:

Há uma tonelada de recursos por aí que o levará de não saber nada sobre um tópico em particular a conhecer o básico. o

infelizmente, não há nenhum por aí que dê uma visão holística das coisas por aí e como elas se conectam.

Aqui está a questão sobre a ciência de dados – não é apenas uma coisa que você precisa aprender, mas sim uma série de habilidades diferentes

* Se você vai aprender sobre ciência de dados Se pesquisar, encontrará que o INTELLIPAAT é um dos mais populares

Recursos Cursos de Ciência de Dados da Intellipaat

* Você provavelmente usará bancos de dados, portanto, desejará aprender Data Science. um dos melhores recursos em Data Science INTELLIPAAT

A maneira mais eficaz, em vez de aprender profundamente cada tópico individual, é aprender todos os conceitos inter-relacionados ao mesmo tempo.

Tempo. E avance seu conhecimento em um assim que você puder aplicá-lo.

Saber tudo sobre os bancos de dados não o ajudará no primeiro dia – saber o essencial será útil – e quando você precisar

aprendizado de material de banco de dados mais fácil porque você pode aplicá-lo imediatamente.

Para mim, o que funcionou melhor foi ver todo o processo. Isso significa que algum recurso ou pessoa me mostra isso é o que precisa ser feito, e aqui está o código / etapas para fazê-lo. Muitos se divertem com isso, mas quando você está começando, você não sabe o que não sabe.

Em relação à especialização em ciência de dados Coursera da JHU, tenho críticas mistas. Existem alguns bons cursos, como: Análise Exploratória de Dados, que fornece uma boa visão geral sobre visualização de dados usando pacotes R bem conhecidos; Pesquisa reproduzível que ensina as melhores práticas ao relatar uma experiência em ciência de dados; Aprendizado de Máquina Prático, no qual aprendemos a usar o pacote de interpolação. Existem alguns cursos OK, como Programação R e Obtenção e limpeza de dados. Em relação a esses dois, eu objeto ao fato de que eles podem ser um pouco desafiadores / frustrantes se você não tiver contato prévio com R. As palestras não são tão envolventes e não são “amigáveis ​​para iniciantes”. Os outros cursos do pacote de especialização são mal projetados e as aulas não são boas. O Data Science Toolbox parece ser um curso inútil e os Developing Data Products pareciam estar apressados ​​e mal preparados. Os modelos de inferência e regressão estatística sofrem dos mesmos problemas. Estes, no entanto, podem ser substituídos pelo curso de Análise de Dados e Inferência Estatística da Duke, também fornecido pela Coursera. Outro bom caminho para entender o Machine Learning é o de Andrew Ng, também em Coursera.

O Datacamp é uma ferramenta muito boa para aprender R rapidamente e é um começo muito mais suave do que o curso de Programação R. Falta o elemento de ensino, pois não há voz do professor. É simplesmente codificação.

Também recomendo os cursos Nanodegree do Udacity Data Analyst. As aulas são cuidadosamente preparadas e muito mais envolventes do que a especialização do Coursera. Além disso, acredito que o alcance é mais amplo. Você pode obter todo o material relevante lá gratuitamente.

Outros cursos que vale a pena mencionar são o Learning from Data da edX, que é intensivo em teoria e o Analytics Edge.

Atualizado em 27 de janeiro de 2017: o Datacamp aprimorou sua plataforma, incluindo o Python como uma de suas linguagens de programação de trabalho e aumentando amplamente o número de cursos disponíveis. Além disso, eles adicionaram vídeos de instrutores que explicam os conceitos que serão praticados nos exercícios. A maior parte do conteúdo do Datacamp é paga, mas as assinaturas de um mês estão disponíveis.

Sou usuário frequente do Coursera há mais de 5 anos e do Datacamp quase desde o seu início.
Aprendi muito no Coursera, mas diria que minha preferência é pelo Datacamp, pois aplica um grande princípio ao aprendizado: repetição. Você tem exercícios e cursos que ajudam a desenvolver seu conhecimento de maneira semelhante à aprendizagem de uma língua estrangeira: primeiro comece a criar frases pequenas e as repita com pequenas variações. Em seguida, você constrói esse núcleo para aprender procedimentos e técnicas mais complexas, mas também voltando de tempos em tempos aos princípios fundamentais para mantê-los fortes.
Eu recomendaria especialmente os cursos de Justin Bois, Hadley e Charlotte Whickham e os cursos de dados (em torno do ggplot).
Uma recomendação que daria ao estudar com o Datacamp: primeiro passe rapidamente pelos cursos, concentrando-se mais nos exercícios para ter uma compreensão superficial das técnicas e expressões a serem aprendidas e depois volte mais tarde e tente aprofundar sua compreensão gastando mais leia e ouça o professor e tente relacioná-lo com os exercícios (por exemplo, pergunte-se por que isso é feito dessa maneira e não de outra).
Esse modo de aprendizado “passivo e ativo” é um forte padrão quando aprendemos idiomas estrangeiros e também pode ser aplicado frutuosamente a idiomas formais como R ou Python e campos como ciência de dados.

Nova resposta

Esta é a minha resposta atualizada após cerca de 2 anos. Muita coisa mudou na Especialização em Ciência de Dados de John Hopkin no Coursera. Anteriormente, minha principal afirmação era que o foco estava principalmente em como o código funciona e não no motivo pelo qual esse pedaço de código estava sendo usado. Recentemente, Roger D. Peng, um dos instrutores, twittou algo que transmitia com muita precisão o que eu queria dizer.

Roger D. Peng no Twitter

“Eu sempre ensinei R do“ de trás ”(conceitos de linguagem de programação) para o“ front ”(análise de dados)”

“O motivo é que, naquela época, era a única maneira que fazia algum sentido. Não tínhamos arrumado nem criticamente, nem dplyr.

Agora, eu certamente recomendaria essa especialização juntamente com o curso de Análise de dados e inferência estatística (link abaixo), também no Coursera (laboratórios no Data Camp).

O Data Camp é ótimo para praticar sua codificação com uma escolha de Python / R. Mas, para ‘aprender’ ciência de dados, não é suficiente.

Resposta antiga

Não achei muito interessante a especialização em ciência de dados de John Hopkin no coursera. Os instrutores geralmente apenas falam sobre o código, o aplicativo e o raciocínio por trás dele estão ausentes do IMO.
Eu vi o Intro to R no Datacamp, o que foi bom, mas a análise de dados e a inferência estatística | DataCamp é realmente bom.
Se você está apenas começando, eu recomendaria a Análise Exploratória de Dados Usando R na udacity. Depois de concluir esta etapa, vá para os cursos do Data Analyst Nanodegree Program. Não gastarei nada se tiver a opção de acessar gratuitamente os materiais do curso e estou apenas começando neste campo.
Você pode comparar o conteúdo do curso (coursera e udacity) para ver qual deles se adapta melhor às suas necessidades / interesses.
Disclaimer: Favorecer a udacidade aqui é minha opinião pessoal. Eu não estou associado a isso.

A ciência de dados é um domínio vasto. Requer uma mistura de habilidades multidisciplinares, como programação, estatística, raciocínio analítico, comunicação e negócios. Aqui está uma pequena dica para você dominar a ciência de dados:

MATEMÁTICA E ESTATÍSTICAS

  1. Machine Learning
  2. Aprendizagem Profunda (Redes Neurais)
  3. Modelagem Estatística
  4. Design experimental
  5. Inferência Bayesiana
  6. Otimização

PROGRAMAÇÃO E BASE DE DADOS

  1. Fundamentos de Ciência da Computação
  2. Linguagem de script: Python
  3. Linguagem de computação estatística: R
  4. Bancos de dados NOSQL (como MongoDB) e SQL
  5. Álgebra

CONHECIMENTO DE DOMÍNIO E COMPETÊNCIAS MACIAS

  1. Técnicas de resolução de problemas
  2. Conhecimento sobre o domínio comercial
  3. Curioso sobre os dados

COMUNICAÇÃO E VISUALIZAÇÃO

  1. Capaz de se envolver com a gerência sênior
  2. Habilidades de contar histórias
  3. Traduzir idéias orientadas por dados em decisões

Um curso para treiná-lo em todas as habilidades acima não está disponível no Datacamp ou no Coursera, apenas o local disponível é o seguinte: Programa Master da Edureka ‘DS

Fiz vários cursos no DataCamp e também auditei alguns cursos no Coursera.

Permitam-me apenas dizer que depende muito da sua intenção de participar do curso. Se você está ansioso para aprender teoria e ter um certificado de renome em seu currículo, o Coursera é o lugar para onde você iria. Isso pode ajudá-lo se você é um estudante e está tentando entrar em campo como um novato.

No entanto, para alguém como eu, que é um profissional de TI e já possui algum histórico de data warehousing, o DataCamp fornece uma experiência rápida e prática. Eles têm cursos que abordam tópicos muito específicos e são muito úteis se você estiver procurando por um certificado de curso especializado.

os cursos do Coursera normalmente levariam várias semanas de esforços; no entanto, os do DataCamp poderiam ser concluídos em dias. No entanto, nem todos os cursos são gratuitos para auditoria no DataCamp. Você pode comprar assinatura mensal e concluir o maior número possível de cursos durante esse período.

Eu escrevi um artigo detalhado sobre o DataCamp que provavelmente o ajudaria a verificar se esses cursos são adequados ou não.

Espero que ajude !!

Saudações,

Gaurav

Eu fiz ambos e prefiro o Datacamp. O Coursera é respeitável e você recebe treinamento de instrutores renomados, mas às vezes o conteúdo do curso e o método de ensino não são particularmente intuitivos e, às vezes, são muito baseados em aulas. Pessoalmente, na minha opinião, a codificação é melhor realizada com muita prática e o Datacamp é melhor nessa frente. Além disso, tenho a sensação de que parte do trabalho do Coursera é baseada em idiomas arcanos – o aprendizado de máquina é feito no Matlab e, embora a instrução seja ótima, parece um idioma arcano.

Eu usaria uma combinação – eu pessoalmente gostei de aprender python com datacamp, mas uso uma combinação de fontes para realmente obter os aplicativos de codificação mais abrangentes.

Achei os dois muito úteis. Eu incentivaria as pessoas a fazer o Datacamp primeiro se você não tiver experiência em codificação. Ser capaz de trapacear e ver a solução para um problema pode ser extremamente útil e economizar tempo.
As aulas do Coursera são úteis, mas o ritmo pode ser um pouco intenso se você estiver tentando fazer vários cursos e tiver outras coisas em sua vida. Além disso, há muita sobrecarga com o Coursera, se tudo o que você quer fazer neste momento é aprender R. Eu sei que algumas pessoas podem achar o GitHub e outras ferramentas muito frustrantes.

Eu sugeriria dar uma olhada no The Open Source Data Science Masters de Clare Corthell.

Clare montou sua própria lista de recursos e aprendeu o suficiente sobre ciência de dados com eles, para complementar sua formação matemática existente, para conseguir um emprego como cientista de dados. Não posso dizer que funcionaria para todos, há muito conteúdo para passar, mas pelo menos há uma confirmação do conteúdo. Também é de código aberto e é mantido no github para que o conteúdo seja atualizado e substituído, mas apenas se a pessoa que sugere a alteração puder justificá-lo.

Não testei o Data Camp, mas posso garantir a Cousera. A maioria, se não toda a Cousera, é livre para aprender. No entanto, não há nada que o impeça de usar os dois, pois você pode alternar entre eles se não entender um conceito específico. O instrutor líder da Cousera, Andrew Ng, é um dos ‘agitadores’ da indústria. Suas palestras são bastante técnicas e aprofundadas, o que ajuda a entender os conceitos fundamentais.

Vá para a Especialização em ciência de dados do Coursera .. que é o curso completo para iniciar a ciência de dados.

O Data Camp também tem cursos, mas eles não estão agrupados .. você precisa fazer cursos separadamente.

a análise de big data é ajudar as empresas a tomar decisões de negócios mais informadas, permitindo que o DATA Scientist, modeladores preditivos e outros profissionais de análise analisem grandes volumes de dados de transações, bem como outras formas de dados que podem não ser exploradas pelos programas convencionais de business intelligence (BI) . Isso pode incluir logs do servidor da Web e dados do Click Click Stream da Internet, conteúdo de mídia social e relatórios de atividades de redes sociais, texto de e-mails de clientes e respostas de pesquisas, registros detalhados de chamadas de telefones celulares e dados de máquinas capturados por sensores conectados à INTERNET. big data com dados semiestruturados e não estruturados desse tipo, mas empresas de consultoria como Gartner Inc. e Forrest-er Research Inc. também consideram transações e outros dados estruturados como componentes válidos de aplicativos de análise de big data. Treinamento em Big Data e Hadoop com certificação online

O big data pode ser analisado com as ferramentas de software comumente usadas como parte das disciplinas do Advance Analytics, como mineração de dados de análise preditiva, análise de texto e método estatístico. O software de BI convencional e as ferramentas de visualização também podem desempenhar um papel no processo de análise. Mas os dados semiestruturados e não estruturados podem não se encaixar bem no Data Warehouse tradicional com base no Banco de Dados Relacional. Além disso, os data warehouses podem não ser capazes de lidar com as demandas de processamento impostas por conjuntos de big data que precisam ser atualizados com frequência ou mesmo continuamente – por exemplo, dados em tempo real sobre o desempenho de aplicativos móveis ou oleodutos e gasodutos. Como resultado, muitas organizações que buscam coletar, processar e analisar big data se voltaram para uma nova classe de tecnologias que inclui o Hadoop e ferramentas relacionadas, como Yarn Spook, Spark e Pig, além de bancos de dados No Sql. Essas tecnologias formam o núcleo de uma estrutura de software de código aberto que suporta o processamento de conjuntos de dados grandes e diversos em sistemas em cluster.

Em alguns casos, os sistemas Hadoop Cluster e No SQL estão sendo usados ​​como plataformas de aterrissagem e áreas de preparação dos dados antes de serem carregados em um data warehouse para análise, geralmente de forma resumida, mais propícia às estruturas relacionais. Cada vez mais, porém, os fornecedores de big data estão adotando o conceito do Hadoop Data Take, que serve como repositório central dos fluxos de entrada de dados brutos de uma organização. Nessas arquiteturas, subconjuntos de dados podem ser filtrados para análise em data warehouses e bancos de dados do Analytics, ou podem ser analisados ​​diretamente no Hadoop usando ferramentas de consulta em lote, software de processamento de fluxo e tecnologias Sql AND Hadoop que executam consultas interativas e ad hoc escritas in Sql As possíveis armadilhas que podem atrapalhar as organizações em iniciativas de análise de big data incluem a falta de habilidades de análise interna e o alto custo da contratação de profissionais experientes em análise. A quantidade de informações normalmente envolvidas e sua variedade também podem causar dores de cabeça no gerenciamento de dados, incluindo problemas de qualidade e consistência dos dados. Além disso, a integração de sistemas Hadoop e data warehouses pode ser um desafio, embora vários fornecedores agora ofereçam conectores de software entre o Hadoop e bancos de dados relacionais, bem como outras ferramentas de integração de dados com recursos de big data.

As empresas estão usando o poder das informações fornecidas pelo big data para estabelecer instantaneamente quem fez o que, quando e onde. O maior valor criado por esses insights significativos e oportunos de grandes conjuntos de dados geralmente é a tomada eficaz de decisões empresariais que os insights permitem.

Extrapolar informações valiosas de quantidades muito grandes de dados estruturados e não estruturados de fontes diferentes em diferentes formatos requer a estrutura e as ferramentas adequadas. Para obter o máximo impacto nos negócios, esse processo também exige uma combinação precisa de pessoas, processos e ferramentas analíticas.

Definitivamente, acho que o Data Camp é melhor se você quiser aprender ciência de dados em pouco tempo com uma carreira delineada | trilha de habilidades. Eu amo que você possa executar funções, eu amo a comunidade, o grupo de folga e que você possa se concentrar na habilidade específica que deseja aprender.

Atualmente, o Data Camp possui 104 cursos, com mais a caminho. Eles têm “carreiras”, que incluem Data Scientist com R | Python, analista de dados com R | Python, R | Programador Python e analista quantitativo com R para o ppl Finance!

No meu instituto, podemos fazer quantos cursos de coursera quisermos de graça .. mas ainda pago pelo campo de dados, porque realmente gosto dele. Sinto que aprendi muito em tão pouco tempo.

Olá amigos, sinto-me empolgado em apresentar a você meu novato canal no Youtube – “ ANALYTICS MANTRA ” – um destino completo para todos os tutoriais sobre ciência de dados e aprendizado de máquina.

Atualmente, fizemos o upload de uma série de tutoriais sobre Excel avançado e análise de dados usando Python. Em breve, enviaremos tutoriais sobre R, WEKA, TABLEAU, QLIKVIEW.

Por favor, não se esqueça de se inscrever

confira esses links legais para aprender Data Science.

https://www.youtube.com/watch?v=…

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O Datacamp é mais prático, enquanto a especialização do Coursera é mais teórica.
A melhor maneira é aprender com o Coursera e praticar no datacamp.
Experimente também o edX.
Especialmente o curso chamado “a vantagem da análise”
Prática em kaggle. Aqueles com tutoriais realmente ajudarão você a ter uma visão prática da análise de dados.