Red Sun
Модератор
- 01.01.22
- 31.924
- 305.543
Другие курсы от автора:
[Инфоурок] Малярное дело - принципы и технологии выполнения работ в...
[Инфоурок] Резка труб и заготовок - технологии выполнения работ (2 разряд)...
[Инфоурок] Машинист - эксплуатация и ремонт технологических насосов (2...
[Инфоурок] Комплексное благоустройство городских территорий (2023)
[Инфоурок] Коневодство - организации работ по содержанию и разведению...
[Инфоурок] Деятельность электромонтера - ремонт и обслуживание...
[Инфоурок] Профессиональные аспекты деятельности машиниста котельной 2...
[Инфоурок] Резка труб и заготовок - технологии выполнения работ (2 разряд)...
[Инфоурок] Машинист - эксплуатация и ремонт технологических насосов (2...
[Инфоурок] Комплексное благоустройство городских территорий (2023)
[Инфоурок] Коневодство - организации работ по содержанию и разведению...
[Инфоурок] Деятельность электромонтера - ремонт и обслуживание...
[Инфоурок] Профессиональные аспекты деятельности машиниста котельной 2...
[Udemy] От новичка до продвинутого – как стать специалистом по обработке данных (2023)
Итак, ты хочешь стать специалистом по обработке данных, хм? Но вы не знаете, как и с чего начать?
Если ваш ответ на эти вопросы: Да, это правильно, тогда вы находитесь в нужном месте!
Вы не могли бы выбрать лучшего времени, чтобы ознакомиться с этой темой.Наука о данных - самая интересная тема в мире, в котором мы живем, и, кроме того, она также очень полезна. Это определит наше будущее, и поэтому лучше действовать сейчас, чем сожалеть потом. Любой вид машинного обучения (самоуправляемые автомобили, прогнозирование фондового рынка, распознавание изображений, анализ текста или просто получение информации об огромных наборах данных – все это часть науки о данных.
Рабочие места завтрашнего дня – самозанятые или нанятые по найму столкнутся с изучением, анализом и визуализацией данных – это просто “нефть этого века”. И золотые времена еще впереди!
“Исходя из моего личного опыта, я могу сказать вам, что компании будут активно искать вас, если вы приобретете некоторые навыки в области науки о данных. Погружение в эту тему может не только значительно улучшить ваши карьерные возможности, но и вашу удовлетворенность работой!”
Имея это в виду, совершенно понятно, что такие умные люди, как вы, ищут способ войти в эту тему. Чаще всего самая большая проблема заключается в том, как найти правильный способ освоить науку о данных с нуля. И именно этому посвящен этот курс.
Моя цель - показать вам простой, интересный и эффективный способ начать изучение данных с нуля. Даже если вы едва начали заниматься программированием и знаете только основы python, этот курс поможет вам овладеть всеми необходимыми навыками в области науки о данных!
Давайте вместе изучать, исследовать и применять основные основы науки о данных для машинного обучения / глубокого обучения / нейронных сетей и заложим фундамент для вашей будущей карьеры..
Не могу дождаться, когда начну программировать вместе с вами! Встретимся на первой лекции!
Лучший
Даниил
Для кого предназначен этот курс:
новички без предварительных знаний
новички, которые приобрели некоторые знания
студенты, заинтересованные в карьере в области науки о данных
студенты, которые хотят приобрести прочную основу для погружения в машинное обучение и нейронные сети
Вы хотите воспользоваться предстоящими возможностями, основанными на данных
Требования
Базовые знания в python полезны
Ваш личный интерес, целеустремленность и >10 часов вашего времени
Непредубежденный настрой
Материал на английском языке
Подробнее:
Итак, ты хочешь стать специалистом по обработке данных, хм? Но вы не знаете, как и с чего начать?
Если ваш ответ на эти вопросы: Да, это правильно, тогда вы находитесь в нужном месте!
Вы не могли бы выбрать лучшего времени, чтобы ознакомиться с этой темой.Наука о данных - самая интересная тема в мире, в котором мы живем, и, кроме того, она также очень полезна. Это определит наше будущее, и поэтому лучше действовать сейчас, чем сожалеть потом. Любой вид машинного обучения (самоуправляемые автомобили, прогнозирование фондового рынка, распознавание изображений, анализ текста или просто получение информации об огромных наборах данных – все это часть науки о данных.
Рабочие места завтрашнего дня – самозанятые или нанятые по найму столкнутся с изучением, анализом и визуализацией данных – это просто “нефть этого века”. И золотые времена еще впереди!
“Исходя из моего личного опыта, я могу сказать вам, что компании будут активно искать вас, если вы приобретете некоторые навыки в области науки о данных. Погружение в эту тему может не только значительно улучшить ваши карьерные возможности, но и вашу удовлетворенность работой!”
Имея это в виду, совершенно понятно, что такие умные люди, как вы, ищут способ войти в эту тему. Чаще всего самая большая проблема заключается в том, как найти правильный способ освоить науку о данных с нуля. И именно этому посвящен этот курс.
Моя цель - показать вам простой, интересный и эффективный способ начать изучение данных с нуля. Даже если вы едва начали заниматься программированием и знаете только основы python, этот курс поможет вам овладеть всеми необходимыми навыками в области науки о данных!
Давайте вместе изучать, исследовать и применять основные основы науки о данных для машинного обучения / глубокого обучения / нейронных сетей и заложим фундамент для вашей будущей карьеры..
Не могу дождаться, когда начну программировать вместе с вами! Встретимся на первой лекции!
Лучший
Даниил
Для кого предназначен этот курс:
новички без предварительных знаний
новички, которые приобрели некоторые знания
студенты, заинтересованные в карьере в области науки о данных
студенты, которые хотят приобрести прочную основу для погружения в машинное обучение и нейронные сети
Вы хотите воспользоваться предстоящими возможностями, основанными на данных
Требования
Базовые знания в python полезны
Ваш личный интерес, целеустремленность и >10 часов вашего времени
Непредубежденный настрой
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.