Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 31.305
- Реакции
- 440.167
[Udemy] Изучайте Python для науки о данных и машинного обучения от А до Я (2021)
Изучайте Python для науки о данных и машинного обучения от AZ
В этом практическом курсе вы узнаете, как программировать с использованием Python для науки о данных и машинного обучения. Это включает в себя анализ данных, визуализацию и практическое использование этих данных.
Наша главная цель — дать вам образование, чтобы вы не только поняли все тонкости языка программирования Python для науки о данных и машинного обучения, но и точно узнали, как стать профессиональным специалистом по данным с Python и получить свою первую работу.
Мы рассмотрим некоторые из лучших и наиболее важных библиотек Python для науки о данных, таких как NumPy, Pandas и Matplotlib.
В этом курсе «Машинное обучение с Python» рассматриваются основы машинного обучения с использованием Python. Вы узнаете о контролируемом и неконтролируемом обучении, узнаете, как статистическое моделирование связано с машинным обучением, и проведете сравнение каждого из них.
Мы понимаем, что теория важна для создания прочного фундамента, мы понимаем, что одной теории недостаточно для выполнения работы, поэтому этот курс наполнен практическими примерами, которым вы можете следовать шаг за шагом. Даже если у вас уже есть некоторый опыт программирования или вы хотите узнать о расширенных возможностях языка программирования Python, этот курс для вас!
Опыт программирования на Python требуется или рекомендуется при размещении вакансий для специалистов по данным, инженеров по машинному обучению, инженеров по работе с большими данными, ИТ-специалистов, разработчиков баз данных и многих других. Добавление навыков языка программирования Python в ваше резюме поможет вам в любой из этих специализаций данных, требующих владения статистическими методами.
Вместе мы собираемся дать вам базовое образование, которое вам нужно знать не только о том, как писать код на Python, анализировать и визуализировать данные и использовать алгоритмы машинного обучения, но и о том, как получать оплату за ваши новые навыки программирования.
Курс охватывает 5 основных направлений:
1: ВВЕДЕНИЕ К КУРСУ PYTHON ДЛЯ DS+ML
Этот вводный раздел дает вам полное представление о курсе Python для науки о данных и машинном обучении, отрасли науки о данных и рынке, возможностях трудоустройства и заработной плате, а также различных должностях в области науки о данных.
Этот раздел дает вам полное введение в анализ данных и визуализацию данных с помощью Python с практическим пошаговым обучением.
Этот раздел дает вам полное введение в математику для науки о данных, такую как статистика и вероятность.
В этом разделе представлено полное введение в машинное обучение, включая машинное обучение с учителем и без учителя, а также пошаговое практическое обучение.
В этом разделе вы найдете полное введение в начало карьеры специалиста по данным с практическим пошаговым обучением.
Для кого этот курс:
Подробнее:
Изучайте Python для науки о данных и машинного обучения от AZ
В этом практическом курсе вы узнаете, как программировать с использованием Python для науки о данных и машинного обучения. Это включает в себя анализ данных, визуализацию и практическое использование этих данных.
Наша главная цель — дать вам образование, чтобы вы не только поняли все тонкости языка программирования Python для науки о данных и машинного обучения, но и точно узнали, как стать профессиональным специалистом по данным с Python и получить свою первую работу.
Мы рассмотрим некоторые из лучших и наиболее важных библиотек Python для науки о данных, таких как NumPy, Pandas и Matplotlib.
- NumPy — библиотека, упрощающая различные математические и статистические операции; это также основа для многих функций библиотеки pandas.
- Pandas — библиотека Python, созданная специально для облегчения работы с данными, это хлеб с маслом для многих работ Python по науке о данных.
В этом курсе «Машинное обучение с Python» рассматриваются основы машинного обучения с использованием Python. Вы узнаете о контролируемом и неконтролируемом обучении, узнаете, как статистическое моделирование связано с машинным обучением, и проведете сравнение каждого из них.
Мы понимаем, что теория важна для создания прочного фундамента, мы понимаем, что одной теории недостаточно для выполнения работы, поэтому этот курс наполнен практическими примерами, которым вы можете следовать шаг за шагом. Даже если у вас уже есть некоторый опыт программирования или вы хотите узнать о расширенных возможностях языка программирования Python, этот курс для вас!
Опыт программирования на Python требуется или рекомендуется при размещении вакансий для специалистов по данным, инженеров по машинному обучению, инженеров по работе с большими данными, ИТ-специалистов, разработчиков баз данных и многих других. Добавление навыков языка программирования Python в ваше резюме поможет вам в любой из этих специализаций данных, требующих владения статистическими методами.
Вместе мы собираемся дать вам базовое образование, которое вам нужно знать не только о том, как писать код на Python, анализировать и визуализировать данные и использовать алгоритмы машинного обучения, но и о том, как получать оплату за ваши новые навыки программирования.
Курс охватывает 5 основных направлений:
1: ВВЕДЕНИЕ К КУРСУ PYTHON ДЛЯ DS+ML
Этот вводный раздел дает вам полное представление о курсе Python для науки о данных и машинном обучении, отрасли науки о данных и рынке, возможностях трудоустройства и заработной плате, а также различных должностях в области науки о данных.
- Введение в науку о данных + машинное обучение с Python
- Индустрия и рынок наук о данных
- Вакансии в науке о данных
- Как получить работу по науке о данных
- Концепции и алгоритмы машинного обучения
Этот раздел дает вам полное введение в анализ данных и визуализацию данных с помощью Python с практическим пошаговым обучением.
- Ускоренный курс Python
- Анализ данных NumPy
- Анализ данных панд
Этот раздел дает вам полное введение в математику для науки о данных, такую как статистика и вероятность.
- Описательная статистика
- Мера изменчивости
- Выведенный статистика
- Вероятность
- Проверка гипотезы
В этом разделе представлено полное введение в машинное обучение, включая машинное обучение с учителем и без учителя, а также пошаговое практическое обучение.
- Введение в машинное обучение
- Предварительная обработка данных
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- K-ближайшие соседи
- Деревья решений
- ансамблевое обучение
- Опорные векторные машины
- Кластеризация K-средних
- СПС
В этом разделе вы найдете полное введение в начало карьеры специалиста по данным с практическим пошаговым обучением.
- Создание резюме
- Создание сопроводительного письма
- Персональный брендинг
- Фриланс + Фриланс сайты
- Важность наличия веб-сайта
- Сеть
Для кого этот курс:
- Студенты, которые хотят узнать о Python для науки о данных и машинного обучения
- Студенты должны иметь базовые навыки работы с компьютером
- Студентам будет полезно иметь предварительный опыт работы с Python, но это не обязательно
Подробнее:
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
