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 |
Ранний выпуск для предстоящего полного мастер-класса Python по машинному обучению и науке о данных в 2021 году! Иметь ввиду! В настоящее время он находится в стадии раннего бета-доступа, что означает, что мы продолжим постоянно добавлять контент в курс (хотя у нас уже есть более 20 часов контента!), Поскольку мы все еще добавляем контент и получаем отзывы от студентов по мере прохождения курса. до начала 2021 года учащиеся, записавшиеся сейчас, будут иметь доступ к множеству преимуществ! Что вы получаете с ранним доступом? Вы получите эксклюзивный доступ к еженедельным видеотрансляциям в прямом эфире, где мы пройдемся по интерактивным проектам машинного обучения! Вы сможете задавать вопросы прямо во время трансляций, которые будут совпадать с запуском разделов, соответствующих новым алгоритмам машинного обучения, добавленным в содержание курса! Эти еженедельные трансляции также будут включать вопросы и ответы в прямом эфире с инструктором курса Хосе Портилья.
Мы также будем получать отзывы от студентов, чтобы сформировать некоторые будущие проекты вещания.
Эти потоки будут доступны только для тех, кто рано встает, и будут удалены после того, как курс будет полностью завершен и запущен.
Что в курсе? Добро пожаловать на самый полный курс по изучению науки о данных и машинному обучению в Интернете.
Обучив более 2 миллионов студентов, я больше года работал над тем, чтобы собрать воедино то, что, по моему мнению, является лучшим способом перейти от нуля к герою для науки о данных и машинного обучения в Python.
Этот всеобъемлющий курс разработан наравне с учебными курсами, которые обычно стоят тысячи долларов, завершающий курс будет включать следующие темы: Программирование с помощью PythonNumPy с PythonГлубокое погружение в Pandas для анализа данныхПолное понимание библиотеки программирования MatplotlibГлубокое погружение в Seaborn для визуализации данныхMachine Обучение с помощью SciKit Learn, в том числе: линейная регрессия, регуляризация, коньковая регрессия, эластичная регрессия, резиновая сеть, Ближайшие соседи, K означает ClusteringLots в кластерах! Как всегда, мы благодарны за возможность научить вас науке о данных, машинному обучению и Python, и мы надеемся, что вы присоединитесь к нам на курсе, чтобы улучшить свои навыки.
Команда Jose and Pierian Data Inc.
Линейная регрессия Регуляризация Лассо-регрессия Гребневая регрессия Rubber NetK Ближайшие соседиK Средства Кластеризация Деревья решений Случайные лесаОбработка естественного языкаМашины поддержки векторов Иерархическая кластеризацияDBSCANPCAMРазвертывание модели обучения манифолда и многое, многое другое! Как всегда, мы благодарны за возможность научить вас науке о данных, машинному обучению и Python, и мы надеемся, что вы присоединитесь к нам на курсе, чтобы улучшить свои навыки.
Команда Jose and Pierian Data Inc.
Линейная регрессия Регуляризация Лассо-регрессия Гребневая регрессия Rubber NetK Ближайшие соседиK Средства Кластеризация Деревья решений Случайные лесаОбработка естественного языкаМашины поддержки векторов Иерархическая кластеризацияDBSCANPCAMРазвертывание модели обучения манифолда и многое, многое другое! Как всегда, мы благодарны за возможность научить вас науке о данных, машинному обучению и Python, и мы надеемся, что вы присоединитесь к нам на курсе, чтобы улучшить свои навыки.
Команда Jose and Pierian Data Inc.
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.
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