Shakshuka
Модератор
- 30.04.22
- 1.922
- 16.142
Другие курсы от автора:
[Udemy] Python для науки о данных и машинного обучения (2022)
Этот курс предлагает глубокий и широкий набор навыков от программирования до статистики и алгоритмов машинного обучения. Навыки, которые вы приобретете на этом курсе, могут сделать вас опытным аналитиком данных, аналитиком качества, бизнес-аналитиком и статистическим аналитиком.
В этом курсе рассматриваются алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия, кластеризация, классификация и известные библиотеки, такие как Pandas, Matplotlib, SciKit.
Основная цель курса - обеспечить более глубокое понимание и практический опыт в области науки о данных с помощью языка программирования Python вместе с проектами в области науки о данных в реальном времени, чтобы обеспечить общие знания в области науки о данных.
Этот курс охватывает все темы от математики до программирования и методов визуализации, которые необходимы для роли специалиста по данным. Весь предлагаемый модуль основан на последних тенденциях и растущих возможностях трудоустройства в мире науки о данных.
Курс предоставляет модуль машинного обучения с известной библиотекой SciKit-Learn. Такие алгоритмы, как регрессия, кластеризация и классификация, выполняются с использованием библиотеки SciKit-Learn.
Подробнее:
Этот курс предлагает глубокий и широкий набор навыков от программирования до статистики и алгоритмов машинного обучения. Навыки, которые вы приобретете на этом курсе, могут сделать вас опытным аналитиком данных, аналитиком качества, бизнес-аналитиком и статистическим аналитиком.
В этом курсе рассматриваются алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия, кластеризация, классификация и известные библиотеки, такие как Pandas, Matplotlib, SciKit.
Основная цель курса - обеспечить более глубокое понимание и практический опыт в области науки о данных с помощью языка программирования Python вместе с проектами в области науки о данных в реальном времени, чтобы обеспечить общие знания в области науки о данных.
Этот курс охватывает все темы от математики до программирования и методов визуализации, которые необходимы для роли специалиста по данным. Весь предлагаемый модуль основан на последних тенденциях и растущих возможностях трудоустройства в мире науки о данных.
Курс предоставляет модуль машинного обучения с известной библиотекой SciKit-Learn. Такие алгоритмы, как регрессия, кластеризация и классификация, выполняются с использованием библиотеки SciKit-Learn.
- В этом курсе широко рассматривается библиотека Pandas, которая широко используется для анализа данных, обработки данных и аналитики.
- Библиотека визуализации данных В этом курсе Matplotlib рассматривается от начального до продвинутого уровня, она очень полезна для графического представления и отчетности по данным.
- Профессионал ищет аналитику: каждый сектор отрасли движется в сторону аналитики. Они работают с большими объемами данных для роста своего бизнеса. Они привлекают новые инструменты и технологии. Карьера: люди, которые хотят учиться и работать в таких областях, как машинное обучение, искусственный интеллект, бизнес-аналитика, аналитик данных. Любые лица: инженеры данных, разработчики программного обеспечения, аналитики, ИТ-операторы, архитекторы, технические менеджеры, специалисты, интересующиеся наукой о данных и визуализацией.
- Базовые знания терминологии компьютерного программирования: любой кандидат, который ищет этот курс Data Science with Python, должен быть знаком с любым из языков программирования. Это добавит веса, если вы знаете основы статистики. Мы разрабатываем наш курс, начиная с основ. Мы позаботимся о том, чтобы предоставить вам все фундаментальные знания. Конфигурация системы: мы рекомендуем использовать любой ПК или ноутбук с процессором i3+ и оперативной памятью не менее 4 ГБ с плавным подключением к Интернету. Страсть к обучению: Вы должны начать свой курс с высокой мотивацией и страстью к обучению. Будь честен с собой.
Подробнее:
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
