Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 27.876
- Реакции
- 364.262
[Udemy] Python для машинного обучения и науки о данных (2021)
Добро пожаловать на самый полный курс по изучению науки о данных и машинном обучении в интернете! Обучив более 2 миллионов студентов, я больше года работал над тем, чтобы собрать воедино то, что я считаю лучшим способом перейти от новичка к профессионалу в науке о данных и машинном обучении в Python! Этот курс предназначен для студентов, которые уже немного знают Python и готовы глубже погрузиться в использование этих навыков Python в науке о данных и машинном обучении.
Типичная начальная зарплата специалиста по данным может составлять более 150 000 долларов США, и мы создали этот курс, чтобы помочь студентам освоить набор навыков, которые сделают их чрезвычайно востребованными в современной рабочей среде.
Мы рассмотрим все, что вам нужно знать для полного стека технологий обработки данных и машинного обучения, необходимого ведущим мировым компаниям. Наши студенты получили работу в McKinsey, Facebook, Amazon, Google, Apple, Asana и других ведущих технологических компаниях! Мы структурировали курс, используя наш опыт преподавания как онлайн, так и лично, чтобы обеспечить четкий и структурированный подход, который поможет вам понять не только то, как использовать библиотеки науки о данных и машинного обучения, но и то, почему мы их используем. Этот курс сбалансирован между практическими примерами из реальной жизни и математической теорией, лежащей в основе алгоритмов машинного обучения.
Мы охватываем продвинутые алгоритмы машинного обучения, которых нет в большинстве других курсов! Включая передовые методы регуляризации и современные методы обучения без учителя, такие как DBSCAN.
Этот всеобъемлющий курс предназначен для того, чтобы быть наравне с учебными лагерями, которые обычно стоят тысячи долларов, и включает следующие темы:
Подробнее:
Добро пожаловать на самый полный курс по изучению науки о данных и машинном обучении в интернете! Обучив более 2 миллионов студентов, я больше года работал над тем, чтобы собрать воедино то, что я считаю лучшим способом перейти от новичка к профессионалу в науке о данных и машинном обучении в Python! Этот курс предназначен для студентов, которые уже немного знают Python и готовы глубже погрузиться в использование этих навыков Python в науке о данных и машинном обучении.
Типичная начальная зарплата специалиста по данным может составлять более 150 000 долларов США, и мы создали этот курс, чтобы помочь студентам освоить набор навыков, которые сделают их чрезвычайно востребованными в современной рабочей среде.
Мы рассмотрим все, что вам нужно знать для полного стека технологий обработки данных и машинного обучения, необходимого ведущим мировым компаниям. Наши студенты получили работу в McKinsey, Facebook, Amazon, Google, Apple, Asana и других ведущих технологических компаниях! Мы структурировали курс, используя наш опыт преподавания как онлайн, так и лично, чтобы обеспечить четкий и структурированный подход, который поможет вам понять не только то, как использовать библиотеки науки о данных и машинного обучения, но и то, почему мы их используем. Этот курс сбалансирован между практическими примерами из реальной жизни и математической теорией, лежащей в основе алгоритмов машинного обучения.
Мы охватываем продвинутые алгоритмы машинного обучения, которых нет в большинстве других курсов! Включая передовые методы регуляризации и современные методы обучения без учителя, такие как DBSCAN.
Этот всеобъемлющий курс предназначен для того, чтобы быть наравне с учебными лагерями, которые обычно стоят тысячи долларов, и включает следующие темы:
- Программирование с помощью Python
- NumPy с Python
- Глубокое погружение в Pandas для анализа данных
- Полное понимание библиотеки программирования Matplotlib
- Глубокое погружение в seaborn для визуализации данных
- Машинное обучение с помощью SciKit Learn, в том числе:
- Linear Regression
- Regularization
- Lasso Regression
- Ridge Regression
- Elastic Net
- K Nearest Neighbors
- K Means Clustering
- Decision Trees
- Random Forests
- Natural Language Processing
- Support Vector Machines
- Hierarchal Clustering
- DBSCAN
- PCA
- Model Deployment
Подробнее:
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
