學習 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、Scipy 和用 Python 開發機器學習模型。
從這 14.5 小時的課程，你會學到
- 瞭解基本概念
- 關於 Numpy 和 Pandas 等基本套件的完整教程
- 資料視覺化
- 資料預處理
- 瞭解演算法背後的概念
- 開發不同類型的機器學習模型
- 瞭解如何最佳化模型的超參數
- 學習如何根據你未來事業的需求開發模型
要求
- Python的基本語法
課程說明
你是否對資料科學和機器學習感興趣，但你沒有任何背景，你覺得這些概念很混亂？
你是否對Python程式設計感興趣，但你總是害怕編寫程式？
我想這門課程是適合你的!
即使你對機器學習很熟悉，這門課程也可以幫助你複習所有的技術，理解每個術語背後的概念。
這門課程是完全分類的，我們不會從中間開始講! 其實我們是從每一個術語的概念出發，然後一步步嘗試在Python中實現它。本課程的結構如下。
- 第1章：介紹和所有必要的安裝
- 第2章：有用的機器學習程式庫（NumPy，Pandas和Matplotlib）
- 第3章：預處理
- 第4章：機器學習型別
- 第5章：監督學習：分類
- 第6章：監督學習：迴歸
- 第7章：非監督學習：聚類
- 第8章：模型調整
此外，你還可以學習如何處理不同的真實資料集，並使用它們來開發你的模型。我們在課程中一起編寫的所有Python程式碼樣板都是可用的，你可以透過每個部分的資源按鈕下載它們。
請記住！本課程是為你建立的，因為所有的概念都將從基礎開始解釋! 另外，Python的程式設計將從基礎編碼開始講解，你只需要知道Python的語法即可。
目標受眾
- 任何對資料科學和機器學習感興趣的背景，至少有高中數學知識的人
- 人工智慧、資料科學和機器學習領域的初級、中級甚至高階學生
- 正在尋找未來工作保障的大學生們
- 期待透過學習機器學習來提升工作水平的員工
- 任何害怕用 Python 編碼但對機器學習概念感興趣的人
- 任何一個想利用機器學習創造新業務的人
- 希望在論文和專案中應用機器學習模型的研究生和研究人員
講師簡介
Navid Shirzadi 應用科學家家
歡迎！我是 Navid Shirzaid，非常感謝您抽出時間造訪我的個人資料。
作為一名研究科學家，我擁有工程學博士學位，並在整合能源系統控制這一引人入勝的領域積累了七年多的寶貴經驗。我的專長在於運用數學最佳化策略來解決該領域的複雜挑戰。
我精通 Python 編程，並擅長為各種應用開發前沿的機器學習和深度學習模型。我在該領域的貢獻已透過多篇論文得到認可，這些論文主要圍繞著利用機器學習、深度學習和人工智慧技術設計和實現能源系統的智慧控制策略。
總而言之，我對資料科學和機器學習充滿熱情，並樂於運用最佳化技術解決實際問題。我真誠地期待與您分享我的知識和經驗！
英文字幕：有
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