City of Westminster의 데이터 과학 강좌
- 데이터 과학의 기초 살펴보기
웨스트민스터 중심부에서 학생들은 데이터 분석, 기계 학습, 통계 분야의 강력한 기반을 구축하기 위해 고안된 종합적인 데이터 과학 과정에 몰입할 수 있습니다. 해당 분야를 처음 접하는 사람이든 기술을 향상하려는 사람이든 Westminster의 다양한 교육 과정은 학습자가 데이터 마이닝, 예측 모델링, 정형 및 비정형 데이터 작업과 같은 주요 개념을 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 최신 도구를 사용한 실습
웨스트민스터의 과정은 실용적인 실습 학습을 강조하여 학생들이 Python, R과 같은 최신 도구 및 Orange와 같은 코드 없는 플랫폼을 사용하여 실제 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추도록 합니다. 학습자는 최첨단 소프트웨어 및 리소스에 액세스하여 오늘날 데이터 전문가가 직면한 과제를 반영하는 프로젝트를 개발하고 복잡한 데이터 세트를 처리하고 통찰력을 얻는 데 대한 자신감을 키울 수 있습니다.
- 유연한 학습 경험
다양한 일정과 학습 선호도에 맞게 설계된 Westminster의 데이터 과학 과정은 풀타임, 파트타임 및 온라인 옵션을 제공합니다. 일하는 동안 저녁 수업에 참석하든, 집중 주말 워크숍에 참여하든, 학생들은 자신의 속도에 맞춰 기술을 향상시킬 수 있습니다. 도시의 다양한 인증 프로그램과 단기 부트 캠프는 경험 수준에 관계없이 모든 사람을 위한 무언가를 보장합니다.
- 취업 기회 및 업계 연결
런던 중심부에 위치한 Westminster는 금융 및 기술부터 의료 및 컨설팅에 이르기까지 광범위한 비즈니스 및 산업 네트워크에 대한 고유한 액세스를 제공합니다. 많은 프로그램에는 인턴십, 네트워킹 이벤트, 선도 기업과의 프로젝트 협력 등이 포함되어 있어 학생들이 교실 학습과 산업 응용 사이의 격차를 해소할 수 있도록 돕습니다. 졸업생들은 끊임없이 진화하는 데이터 과학 분야에서 수요가 높은 직업을 추구할 수 있는 충분한 준비를 갖추고 있습니다.
https://iimskills.com/data-science-courses-in-westminster/
위 내용은 City of Westminster의 데이터 과학 강좌의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
