Віртуальний курс:Udemy |
Слова Machine Learning або Data Scientist звучать як дзвінок? Вам цікаво, для чого потрібні ці методи або чому компанії в усьому світі платять науковцю з даних від 120.000 200.000 до XNUMX XNUMX доларів на рік?
Що ж, цей курс задумав і розробив професіонал зі світу Data Science, такий як Хуан Габріель Гоміла, щоб він збирався поділитися з вами всіма своїми знаннями та допомогти вам зрозуміти складну теорію математики, що лежить в основі цього, алгоритми і бібліотеки програмування Python, щоб стати експертами, навіть якщо у вас немає попереднього досвіду.
Ми крок за кроком побачимо, як почати працювати з концепціями та алгоритмами зі світу машинного навчання. З кожним новим курсом і розділом, які ви закінчите, ви будете мати нові навички, які допоможуть вам зрозуміти цей повноцінний і прибутковий світ, яким може бути ця галузь Data Science.
Також скажіть вам, що цей курс дуже цікавий, подібно до Хуана Габріеля Гоміли, і що ви дізнаєтесь і розважитеся, вивчаючи методи машинного навчання за допомогою Python. Зокрема, теми, над якими ми працюватимемо, будуть такі:
Частина 1. Встановлення Python і пакетів, необхідних для обробки даних, машинного навчання та візуалізації даних
Частина 2 – Історична еволюція прогнозної аналітики та машинного навчання
Частина 3 - Попередня обробка та очищення даних
Частина 4. Обробка даних і суперечка даних, операції з наборами даних і найвідоміші розподіли ймовірностей
Частина 5 - Огляд основних статистичних даних, довірчих інтервалів, перевірки гіпотез, кореляції,...
Частина 6. Проста лінійна регресія, множинна лінійна регресія та поліноміальна регресія, категоріальні змінні та лікування викидів.
Частина 7. Класифікація за допомогою логістичної регресії, оцінка максимальної правдоподібності, перехресна перевірка, K-кратна перехресна перевірка, криві ROC
Частина 8 - Кластеризація, K-середні, K-медоїди, дендрограми та ієрархічна кластеризація, техніка ліктя та аналіз силуетів
Частина 9. Класифікація за допомогою дерев, випадкових лісів, методів обрізки, ентропії, максимізації інформації
Частина 10 - Допоміжні векторні машини для питань класифікації та регресії, нелінійні ядра, розпізнавання облич (як працює CSI)
Частина 11 - K найближчих сусідів, рішення більшості, програмування алгоритмів машинного навчання проти бібліотек Python
Частина 12 - Аналіз основних компонентів, зменшення розмірів, LDA
Частина 13. Глибоке навчання, навчання з підкріпленням, штучні та згорточні нейронні мережі та тензорний потік
Крім того, у курсі ви знайдете вправи, набори даних для практики на основі прикладів із реального життя, щоб ви не лише вивчали теорію за допомогою відео, але й практикувалися створювати власні моделі машинного навчання. І як не забути, що у вас буде github з усім вихідним кодом на Python для завантаження та використання в усіх ваших проектах. Тож не чекайте більше та запишіться на найповніший і найкорисніший курс машинного навчання на іспанському ринку!
Для кого цей курс?
Усі, хто цікавиться вивченням машинного навчання
Студенти, які мають математичний досвід, які хочуть дізнатися про машинне навчання за допомогою Python
Користувачі середнього рівня, які знають основи машинного навчання, такі як класичні алгоритми лінійної або логістичної регресії, але хочуть дізнатися більше та вивчити інші галузі статистичного навчання
Програмісти, які люблять кодувати та зацікавлені в навчанні машинному навчанні, застосовують ці методи до своїх наборів даних
Студенти університету, які прагнуть отримати спеціалізацію та навчитися бути науковцями з даних
Аналітики даних, які хочуть піти далі завдяки машинному навчанню
Будь-хто, хто не задоволений своєю роботою і хоче почати працювати як професійний спеціаліст із обробки даних
Кожен, хто хоче підвищити цінність своєї компанії за допомогою потужних інструментів машинного навчання
Udemy має найбільше сховище онлайн-курсів у світі
Після завершення доступ до вмісту курсу, щоб ви могли насолоджуватися його майбутніми оновленнями
Експерти у своїх галузях з усього світу діляться досвідом у Udemy
З усього світу 480 мільйонів разів були зараховані на курси Udemy
Професор університету, UCI, дослідник даних та дизайнер ігор
Фахівець у темах, пов’язаних з ІНФОРМАТИКАМИ
моя особа_додати 186405 XNUMX студент(ів)
мій комп'ютер 68 курс(и)
Привіт, чим я можу вам допомогти? Ви зацікавлені в курсі? Про який предмет?
Додати відгук