AulaPro использует файлы cookie, чтобы предоставить пользователям лучший опыт. Вы можете получить больше информации здесьили просто нажмите «Я принимаю» или за пределами этого уведомления, чтобы продолжить просмотр.
Виртуальный курс:Udemy |
Слова «Машинное обучение» или «Ученый по данным» звучат вам знакомо? Вам интересно, для чего нужны эти методы или почему компании по всему миру платят специалистам по данным от 120.000 200.000 до XNUMX XNUMX долларов в год?
Что ж, этот курс задуман и разработан профессионалом из мира Data Science, таким как Хуан Габриэль Гомила, так что он собирается поделиться с вами всеми своими знаниями и помочь вам понять сложную теорию математики, стоящую за ней, алгоритмы и библиотеки программирования Python, чтобы стать экспертами, даже если у вас нет предыдущего опыта.
Шаг за шагом мы увидим, как начать работать с концепциями и алгоритмами из мира машинного обучения. С каждым новым классом и разделом, который вы завершаете, у вас будут новые навыки, которые помогут вам понять этот полный и прибыльный мир, которым может быть эта отрасль науки о данных.
Также скажу вам, что этот курс очень увлекательный, в духе Хуана Габриэля Гомила, и что вы будете учиться и получать удовольствие, изучая методы машинного обучения с помощью Python. В частности, темами, над которыми мы будем работать, будут следующие:
Часть 1. Установка Python и пакетов, необходимых для обработки данных, машинного обучения и визуализации данных
Часть 2. Историческая эволюция прогнозной аналитики и машинного обучения
Часть 3. Предварительная обработка и очистка данных
Часть 4. Обработка данных и обработка данных, операции с наборами данных и наиболее известные распределения вероятностей
Часть 5. Обзор основных статистических данных, доверительных интервалов, проверки гипотез, корреляции,...
Часть 6. Простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия и полиномиальная регрессия, категориальные переменные и обработка выбросов.
Часть 7. Классификация с логистической регрессией, оценка максимального правдоподобия, перекрестная проверка, перекрестная проверка в K-кратном порядке, кривые ROC
Часть 8. Кластеризация, К-средние, К-медоиды, дендрограммы и иерархическая кластеризация, метод локтя и анализ силуэта
Часть 9 - Классификация с деревьями, случайными лесами, методами обрезки, энтропией, максимизацией информации
Часть 10. Машины опорных векторов для задач классификации и регрессии, нелинейные ядра, распознавание лиц (как работает CSI)
Часть 11. K ближайших соседей, решение большинства, программирование алгоритмов машинного обучения и библиотек Python
Часть 12. Анализ основных компонентов, уменьшение размеров, LDA
Часть 13. Глубокое обучение, обучение с подкреплением, искусственные и сверточные нейронные сети и тензорный поток
Кроме того, в курсе вы найдете упражнения и наборы данных для практики, основанные на примерах из реальной жизни, так что вы не только изучите теорию с помощью видео, но и попрактикуетесь в создании собственных моделей машинного обучения. И как не забыть, что у вас будет гитхаб со всем исходным кодом на Python, который вы сможете скачать и использовать во всех своих проектах. Так что не ждите больше и запишитесь на самый полный и полезный курс по машинному обучению на испанском рынке!
Для кого этот курс?
Всем, кто интересуется машинным обучением
Студенты с математическим образованием, которые хотят узнать о машинном обучении с помощью Python.
Пользователи среднего уровня, знакомые с основами машинного обучения, такими как классические алгоритмы линейной или логистической регрессии, но желающие узнать больше и изучить другие области статистического обучения.
Программисты, которые любят программировать и заинтересованы в изучении машинного обучения, чтобы применять эти методы к своим наборам данных.
Студенты университетов, которые хотят специализироваться и учиться на специалистов по данным
Аналитики данных, которые хотят идти дальше благодаря машинному обучению
Всем, кто не доволен своей работой и хочет начать работать профессиональным Data Scientist.
Любой, кто хочет повысить ценность своей компании, используя мощные инструменты машинного обучения.
Udemy имеет самый большой репозиторий онлайн-курсов в мире
Доступ к содержимому курса после его завершения, чтобы вы могли наслаждаться его будущими обновлениями.
Эксперты в своих областях со всего мира делятся своим опытом на Udemy
480 миллионов человек со всего мира записались на курсы Udemy.
Профессор университета, UCI, специалист по данным и дизайнер игр
Эксперт в темах, связанных с КОМПЬЮТЕРНЫМИ НАУКАМИ
мой человек_добавить 186405 студент (а)
мой компьютер 68 курс(ы)
Привет, как я могу вам помочь? Вас интересует курс? О каком предмете?
AulaPro использует файлы cookie, чтобы предоставить пользователям лучший опыт. Вы можете получить больше информации здесьили просто нажмите «Я принимаю» или за пределами этого уведомления, чтобы продолжить просмотр.
Добавить отзыв