ML( Machine learning，機器學習 ) 資料視覺化、EDA、Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn、Statistics、Scikit、NLP-NLTK 的完整初學者到專家
從這 16 小時的課程，你會學到
- 親身實踐機器學習各領域的實際專案
- 如何在現實生活挑戰中應用機器學習演算法
- 如何培養資料科學、機器學習方面的技能
- 如何應對現實世界的挑戰以及如何展示案例見解
要求
- 建議具備 Python 程式設計基礎知識。
說明
資料科學和機器學習是目前最熱門的技術領域之一！該領域充滿了機會和職業前景。它廣泛應用於當今的多個領域，例如銀行、醫療保健技術等。
由於網路上已經有大量關於機器學習的課程，這不是其中之一。
本課程的目的是以實用、簡單和有趣的方提供你有關資料科學在商業中應用的關鍵方面的知識。 本課程為學生提供使用真實世界資料集的實際操作經驗。
1.任務#1 @預測應用程式評級：開發機器學習模型來預測 Play 商店應用程式的評級。
2.任務#2@預測公寓租金：使用機器學習迴歸演算法預測公寓租金。
3.任務#3@預測超級市場的銷售：開發機器學習模型來預測超級市場的銷售..
為什麼應該學習這門課？
- 它解釋了有關真實數據和現實世界問題的專案。 沒有玩具性的數據！ 這是成為資料科學家/人工智慧工程師/機器學習工程師的最簡單、最好的方法
- 它顯示並解釋了完整的現實世界數據。 從匯入雜亂資料、清理資料、合併和連接資料、分組和聚合資料、探索性資料分析開始，一直到準備和處理統計、機器學習、NLP 和時間序列以及資料表示的資料。
- 它提供你了大量的機會自行練習和程式編輯。 邊做邊學。
- 在現實專案中，程式碼編輯和業務方面同樣重要。 這可能是唯一一門同時教授這兩者的課程：深入的 Python 程式碼編輯和大局思考，例如如何得出結論
- 滿意保證：否則，可透過 30 天退款保證退款。
本課程適合誰：
- 想要將自己的知識應用於現實世界案例研究的資料科學家
- 想要獲得更多實際作業的資料分析師..
- 希望在自己的投資組合中添加更多專案的機器學習愛好者
目標受眾
- 想要將自己的知識應用於現實世界案例研究的資料科學家
- 對轉向資料科學、人工智慧、機器學習等領域感到好奇的人。
講師介紹
Shan Singh 最受好評、最暢銷的 Udemy 講師、資料科學家
適合初學者/專業人士的精彩課程
如果有人對哪門課程最適合他們有疑問，請隨時與我聯繫或給我發訊息。
我將教你從人群中脫穎而出所需的現實技能。 無論是資料科學、資料分析、機器學習、時間序列或自然語言處理技能等等。
給你詢問的解決方案 24小時 x 7天
來自真正想要幫助你的專家的一對一支持
查詢解決 (QnA) – 白天 2-3 小時內
很難說 8-10小時..
透過實踐學習
分步教程和基於專案的學習。
更多關於 Shan
在專業上，我是一名資料科學家，在金融、電子商務、零售和運輸領域擁有 7 年經驗。 從我的課程中，你會立即註意到我如何結合自己的經驗以最簡單的方式提供內容。 總而言之，我對資料分析充滿熱情，並期待與你分享我自己的知識！
字幕：英文
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