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

[Robot]

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.

Читать далее...