Скачать Python для машинного обучения и науки о данных - udemy (2021)

[bart]

Python для машинного обучения и науки о данных
2022 Python for Machine Learning & Data Science Masterclass
udemy

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

Материал на английском языке




Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: