機器學習與資料科學A-Z:使用 Python 實際動手做 2021

學習 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、Scipy 和用 Python 開發機器學習模型。

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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
  • 學習如何根據您未來業務的需求開發模型

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 資料分析師 – 最佳化專家

我的名字是Navid Shirzaid,我非常高興你能在這裡閱讀這部分內容!

我是一名研究員,在綜合能源系統控制領域有超過7年的經驗,在使用數學最佳化策略方面有豐富的技能。

我還精通使用Python編碼,並為不同的應用程式開發機器學習和深度學習模型。

我在利用機器學習、深度學習和人工智慧設計和控制能源系統策略領域有多篇論文。

總之,我對資料科學和機器學習,以及最佳化在實際問題中的應用充滿熱情,我非常願意與你分享我的經驗!

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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