Скачать 

[Udemy] Полный учебный курс по науке о данных [Радж Чабрия]

Цена: 80 РУБ
Организатор: Robot
Список участников складчины:
  • 1. Davinchi1
Robot
Robot
Складчик
  • #1

[Udemy] Полный учебный курс по науке о данных [Радж Чабрия]

Ссылка на картинку
Узнайте о науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении и создайте 5 разных проектов.
Авторы: Raj Chhabria
Последнее обновление: 01.2023
Английский
Видео с русским переводом [авто]


Чему вы научитесь

  • Узнайте о таких библиотеках, как Pandas и Numpy, которые активно используются в науке о данных.
  • Создавайте эффектные визуализации и диаграммы с помощью Matplotlib и Seaborn.
  • Узнайте о жизненном цикле машинного обучения, различных алгоритмах машинного обучения и их реализации в sklearn.
  • Узнайте о глубоком обучении и нейронных сетях с TensorFlow и Keras
  • Создайте 5 полных проектов на основе концепций, рассмотренных в курсе.

    Требования
    • Базовое понимание языка программирования Python.
  • Описание
    Наука о данных — это область, которая охватывает различные методы и методы, используемые для извлечения идей и знаний из данных. Машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) являются подмножествами науки о данных, и они часто используются вместе для анализа и понимания данных.

    В науке о данных алгоритмы машинного обучения часто используются для построения прогностических моделей, которые могут делать прогнозы на основе исторических данных. Эти модели можно использовать для таких задач, как классификация, регрессия и кластеризация. Алгоритмы машинного обучения включают линейную регрессию, деревья решений и k-средних.

    ГО, с другой стороны, представляет собой подмножество МО, основанное на искусственных нейронных сетях с несколькими уровнями, что позволяет системе учиться и совершенствоваться на основе опыта. DL особенно хорошо подходит для таких задач, как распознавание изображений, распознавание речи и обработка естественного языка. Алгоритмы DL включают сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).

    В проекте по науке о данных модели DL часто используются в сочетании с другими методами, такими как проектирование признаков, очистка данных и визуализация, для извлечения информации и знаний из данных. Например, модели DL можно использовать для автоматического извлечения функций из изображений, а затем эти функции можно использовать в традиционной модели ML.

    Таким образом, наука о данных — это область, которая охватывает различные
    :)
    методы и методы для извлечения информации и знаний из данных, ML и DL — это подмножества науки о данных, которые используются для анализа и понимания данных, ML используется для построения прогностических моделей, а DL используется моделировать сложные шаблоны и отношения в данных. И ML, и DL часто используются вместе в проектах по науке о данных для извлечения идей и знаний из данных.

    НА ЭТОМ КУРСЕ ВЫ УЗНАЕТЕ О:
    • Жизненный цикл проекта Data Science.
    • Библиотеки Python, такие как Pandas и Numpy, широко используются в науке о данных.
    • Matplotlib и Seaborn для визуализации данных.
    • Этапы предварительной обработки данных, такие как кодирование функций, масштабирование функций и т. д.
    • Основы машинного обучения и различные алгоритмы
    • Облачные вычисления для машинного обучения
    • Глубокое обучение
    • 5 проектов, таких как прогноз диабета, прогноз цен на акции и т. д.
  • ВСЕГО НАИЛУЧШЕГО !!!
    Для кого этот курс:
    • Люди, которые хотят начать свое путешествие по науке о данных в Python.
    • Кто-то, кто ищет полный курс, который охватывает все важные темы науки о данных, машинного обучения и глубокого обучения.
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Похожие складчины
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы комментировать и скачивать складчины!

Учетная запись позволит вам участвовать в складчинах и оставлять комментарии

Регистрация

Создайте аккаунт на форуме. Это не сложно!

Вход

Вы уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху