Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 42.459
- Реакции
- 690.138
Последние темы автора:
[Алексей Арестович] [Apeiron] Курс разбора книг Ивана Ефремова. Занятие 6...
[Ната Дунаевская] Бутерброды (2025)
[Светлана Ильина, Алексей Левандовский] Справочник консультанта "Ба Цзы" (2025)
[Харлан Килштейн, Дейв Добсон] Эмоциональная целостность. Часть 2 из 4-х (2025)
[Mo Khalil] [Udemy] [ENG] Полный курс по администрированию Linux: от новичка...
[Ната Дунаевская] Бутерброды (2025)
[Светлана Ильина, Алексей Левандовский] Справочник консультанта "Ба Цзы" (2025)
[Харлан Килштейн, Дейв Добсон] Эмоциональная целостность. Часть 2 из 4-х (2025)
[Mo Khalil] [Udemy] [ENG] Полный курс по администрированию Linux: от новичка...
[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:![]()
Online Courses - Learn Anything, On Your Schedule | Udemy
Udemy is an online learning and teaching marketplace with over 213,000 courses and 57 million students. Learn programming, marketing, data science and more.www.udemy.com
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
