- Перегляд програм
Рекомендовані програми
- Блог
Останнє в AulaPro
Udemy в просуванні
- Улюблений
- оцініть цей курс
- Поділіться цим курсом
- Звіт
- Дізнайтеся більше про цей курс
- Список претензій
- Попередня
- наступний
Освітня платформа
 |
Віртуальний курс:Udemy |
Обмежені за часом знижки
ОСНОВНА КАТЕГОРІЯ(И) ЦЬОГО КУРСУ
ПРО ЦЕЙ КУРС
Курс «Python для науки про дані», Студент буде знати необхідні інструменти для всього циклу науки про дані, використовуючи мову Python. Рекомендується мати деякі поняття програмування. Протягом курсу будуть представлені теми, необхідні для досягнення науки про дані, охоплюючи прості теми, такі як дослідження даних у графіках, аж до машинного навчання та аналізу настроїв у тексті, написаному природною мовою.
Для кого цей курс?
Усі, хто хоче дізнатися про науку даних за допомогою Python
ОПИС
El Колумбійський інститут передової робототехніки (ICRA) установа, що розробляє курс: «Python для науки про дані», була заснована в Медельїні, Колумбія, у 2016 році з ідеєю очолити розвиток робототехніки в Колумбії, як на рівні досліджень, так і на рівні застосування в галузі, створюючи високовартовані автоматизовані продукти. ICRA хоче привести Колумбію та Латинську Америку до революції промисловості 4.0 через робототехніку генерувати знання, які дозволяють нам бути визнаними на регіональному рівні, і тренувати розум, який завтра буде спрямовувати майбутнє країни.
ХАРАКТЕРИСТИКИ ЦЬОГО КУРСУ
-
Мова курсу:Español
-
Створено:Udemy
Перевага
Рекомендовані переваги курсів Udemy
+ 150.000 XNUMX курсів
Udemy має найбільше сховище онлайн-курсів у світі
довічний доступ
Після завершення доступ до вмісту курсу, щоб ви могли насолоджуватися його майбутніми оновленнями
+ 70.000 XNUMX інструкторів
Експерти у своїх галузях з усього світу діляться досвідом у Udemy
+ 40 000.000 XNUMX студентів
З усього світу 480 мільйонів разів були зараховані на курси Udemy
реклама
Інші відповідні дані
[INSERT_ELEMENTOR id="6320"]
Часті питання
МЕТОДОЛОГІЯ
РІВЕНЬ НАВЧАННЯ
реклама
ДЕТАЛІ КУРСУ
- ГРАФІК ДОСТАВКИ: Навчайтеся у власному темпі та доступності
- СКЛАДНІСТЬ: Середня
- ГОДИНИ ВІДЕО: 3.5
- ДОКУМЕНТИ, ЩО ЗАГРУЗУЄТЬСЯ: 2
- ЧАС НАВЧАННЯ (приблизний): 1 місяць
- ЧАС ДОСТУПУ Довічний доступ до курсу (і оновлення)
КЛЮЧОВІ АСПЕКТИ ЦЬОГО ДОСЛІДЖЕННЯ
- Наприкінці курсу студент зможе використовувати найважливіші інструменти Python для науки та аналізу даних.
- Програмуйте алгоритми машинного навчання (Machine Learning), щоб автоматично робити прогнози
- Обробляти текст за допомогою методів обробки природної мови (NLTK)
- Обробляйте інформацію, щоб отримати актуальну та цінну інформацію з баз даних
НОВИЙ
Додати відгук