Машинное обучение и наука о данных: от нуля к мастерству

Изучите науку о данных, анализ данных, машинное обучение (искусственный интеллект) и Python с Tensorflow, Pandas и много другого! Это совершенно новый курс по машинному обучению и науке о данных, который был запущен в январе 2020 года! Выпускники курсов Андрея теперь работают в Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, JP Morgan, Facebook и других ведущих технологических компаниях.

Изучайте науку о данных и машинное обучение с нуля, и получайте удовольствие вместе с самым современным курсом по науке о данных на Udemy (мы используем последнюю версию Python, Tensorflow 2.0 и других библиотек). Этот курс ориентирован на эффективность: никогда больше не тратьте время на запутанные, устаревшие, неполные учебники по машинному обучению. Мы уверены, что это самый полный и современный курс, который вы можете найти по этому вопросу в любом месте (смелое утверждение, мы знаем).

Этот всесторонний и основанный на проектах курс познакомит вас со всеми современными навыками Data Scientist, и по пути мы создадим много реальных проектов, которые можно добавить в ваш портфель. Вы получите доступ ко всему коду, рабочим тетрадям и шаблонам (Jupyter Notebooks) на Github, чтобы вы могли сразу же разместить их в своем портфолио! Мы считаем, что этот курс решает самую сложную задачу для входа в область науки о данных и машинного обучения: наличие всех необходимых ресурсов в одном месте и изучение последних тенденций и навыков работы, которые хотят работодатели.

Учебная программа будет очень практической, так как мы с самого начала и до конца станем профессиональными инженерами по машинному обучению и науке о данных. Курс охватывает 2 трека. Если вы уже знакомы с программированием, вы можете погрузиться и пропустить раздел, где мы учим вас Python с нуля. Если вы совершенно новый, мы с самого начала возьмем вас на вооружение и научим вас Python и тому, как использовать его в реальном мире для наших проектов. Не волнуйтесь, пройдя основы, такие как Машинное обучение 101 и Python, мы перейдем к углубленным темам, таким как нейронные сети, глубокое обучение и трансферное обучение, чтобы вы могли получить практические навыки и быть готовыми к реальному миру (мы покажу вам полноценные проекты в области наук о данных и машинного обучения и я предоставлю ресурсы для программирования и читы)!

Темы этого курса:

• Исследование данных и визуализация
• Нейронные сети и глубокое обучение
• Оценка и анализ модели
• Питон 3
• Tensorflow 2.0
• Numpy
• Scikit-Learn
• Data Science и Machine Learning Проекты и рабочие процессы
• Визуализация данных в Python с MatPlotLib и Seaborn
• трансферное обучение
• Распознавание и классификация изображений
• Тест и перекрестная проверка
• контролируемое обучение: классификация, регрессия и временные ряды
• Деревья решений и случайные леса
• Ensemble Learning
• настройка гиперпараметра
• Использование Pandas Data Frames для решения сложных задач
• Используйте Pandas для обработки файлов CSV
• Глубокое обучение / Нейронные сети с TensorFlow 2.0 и Keras
• Использование Kaggle и участие в соревнованиях по машинному обучению
• Как представить свои выводы и произвести впечатление на своего босса
• Как очистить и подготовить ваши данные для анализа
• K Ближайшие соседи
• Машины опорных векторов
• Регрессионный анализ (линейная регрессия / полиномиальная регрессия)
• Как используются Hadoop, Apache Spark, Kafka и Apache Flink
• Настройка среды с помощью Conda, MiniConda и Jupyter.
• Использование графических процессоров с Google Colab

К концу этого курса вы станете полным специалистом по данным, который может быть нанят в крупных компаниях. Мы собираемся использовать все, что мы узнаем в ходе курса, для создания профессиональных проектов в реальном мире, таких как обнаружение сердечных заболеваний, прогнозирование цен на бульдозеры, классификатор изображений пород собак и многое другое. К концу у вас будет стек проектов, которые вы создали, которые вы можете показать другим.

Вот истина: большинство курсов обучают вас науке данных и делают именно это. Они показывают вам, как начать. Но дело в том, что вы не знаете, куда идти и как создавать свои собственные проекты. Или они показывают вам много кода и сложную математику на экране, но на самом деле они не достаточно хорошо объясняют вещи, чтобы вы могли самостоятельно решить проблемы с машинным обучением в реальной жизни.

Этот курс для вас, независимо от того, новичок вы в программировании или хотите повысить свой уровень знаний в области наук о данных, или вы работаете в другой отрасли. Этот курс не о том, чтобы заставить вас просто писать код без понимания принципов, чтобы, когда вы закончили с курсом, вы не знали, что делать, кроме как посмотреть другой учебник. Нет! Этот курс подтолкнет вас и заставит вас перейти от абсолютного новичка без опыта Data Science к кому-то, кто может забыть о Дэниеле и Андрее и создать свои собственные рабочие процессы Data Science и Machine learning.

Машинное обучение имеет приложения в бизнес-маркетинге и финансах, здравоохранении, кибербезопасности, розничной торговле, транспорте и логистике, сельском хозяйстве, интернете вещей, играх и развлечениях, диагностике пациентов, обнаружении мошенничества, обнаружении аномалий в производстве, государственном управлении, научных исследованиях, системах рекомендаций и намного больше. Навыки, полученные в этом курсе, предоставят вам много возможностей для вашей карьеры.

Вы слышите такие заявления, как Искусственная нейронная сеть или Искусственный интеллект (ИИ), и к концу этого курса вы, наконец, поймете, что они означают!