通過 Python 專案課程學習建構和部署 AI、ML、DS、深度學習、NLP Web 應用程式（Flask、Django、Heruko Cloud）
從這 29.5 小時的課程，你會學到
- 學生將了解什麼是機器學習
- 為什麼他們需要學習機器學習
- 機器學習、深度學習、人工智慧之間的區別
- 機器學習的應用有哪些
要求
學習新事物的熱情
課程說明
實際使用數據科學解決商業問題。 學習使用 Python（Flask、Django、Heruko、Streamlit Cloud）建構和部署人工智慧、機器學習、資料科學、自動機器學習、深度學習、自然語言處理 (NLP) Web 應用程式專案。
資料科學家在美國賺多少錢？
在美國，資料科學家的全國平均一年賺 1,20,718 美元，來自 2.8k 份報告，於 2021 年 7 月 15 日更新（來源：glassdoor）
按公司、職位、平均基本工資（美元）劃分的工資
Facebook 資料科學家一年薪資 US$1,36,000/yr. 來自 1,014 份薪資分析
Amazon 資料科學家一年薪資 US$1,25,704/yr. 來自 307 份薪資分析
Apple 資料科學家一年薪資 US$1,53,885/yr. 來自 147 份薪資分析
Google 資料科學家一年薪資 US$1,48,316/yr. 來自 252 份薪資分析
Quora, 資料科學家一年薪資 US$1,22,875/yr. 來自 509 份薪資分析
Oracle 資料科學家一年薪資 US$1,48,396/yr. 來自 458 份薪資分析
IBM 資料科學家一年薪資 US$1,32,662/yr. 來自 388 份薪資分析
Microsoft 資料科學家一年薪資 US$1,33,810/yr. 來自 205 份薪資分析
Walmart 資料科學家一年薪資 US$1,08,937/yr. 來自 187 份薪資分析
Cisco Systems 資料科學家一年薪資 US$1,57,228/yr. 來自 184 份薪資分析
Uber 資料科學家一年薪資US$1,43,661/yr. 來自 151 份薪資分析
Intel 資料科學家一年薪資 US$1,25,930/yr. 來自 131 份薪資分析
Airbnb 資料科學家一年薪資 US$1,80,569/yr. 來自 122 份薪資分析
Adobe 資料科學家一年薪資 US$1,39,074/yr. 來自 109 份薪資分析
在本課程中，我們將研究以下列出的 40 個真實世界專案：
Project-1 Pan Card Tempering Detector App（附帶部署）
Project-2 犬種預測 Flask App
Project-3 圖像水印 App（附帶部署）
Project-4 交通標誌分類
Project-5 從圖像 App 中提取文本
Project-6 植物病害預測 App（附帶部署）
Project-7 計數和檢測車輛 Flask App
Project-8 人臉交換深度學習應用
Project-9 鳥類物種預測 App
Project-10 英特爾圖像分類 App
Project-11 情緒分析 App（附帶部署）
Project-12 流失率 Django App
Project-13 Pokemon 資料集 App（附帶部署）
Project-14 人臉檢測 App Streamlit
Project-15 貓之於狗分類 App
Project-16 客戶收入預測 App（附帶部署）
Project-17 從語音預測性別的 App
Project-18 餐廳推薦系統
Project-19 幸福排名 App
Project-20 森林火災預測 App
Project-21 黑色星期五銷售預測
Project-22 使用自然語言處理的情感分析
Project-23 帕金森綜合症預測
Project-24 使用 NLP 的假新聞分類器
Project-25 使用 NLP 的有毒評論分類器
Project-26 電影評分預測 (IMDB) 使用 NLP
Project-27 空氣品質預測
Project-28 Covid-19 案例分析
Project-29 客戶流失預測
Project-30 構建聊天機器人 App (NLP)
Project-31：視頻遊戲銷售預測 App
Project-32：汽車售價預測 App – 部署在 Heruku
Project-33：事務預測 App – 部署在 Heruku
Project-34：蘑菇分類 App – 部署在 Heruku
Project-35：行動應用評分預測 Django App – 部署在 Heruku
Project-36：使用 Auto ML 預測心臟病發作風險
Project-37：使用 PyCaret 檢測信用卡欺詐
Project-38：使用 Auto SK Learn 進行航班票價檢測
Project-39：使用 Auto Keras 進行汽油價格預測
Project-40：使用 H2O Auto ML 進行銀行客戶流失預測
唯一一門在資料科學領域擁有 40 個真實世界專案的課程。
注意（閱讀此內容）：這門課程值得你花時間和金錢，在優惠到期之前立即註冊。
目標受眾
機器學習愛好者
講師簡介
Pianalytix 全球超過75,000名學生 | 資料科學、機器學習、Power BI 等領域的專案
在 Pianalytix Edutech Pvt Ltd，我們致力於透過創新方法革新教育。我們的學生人數已超過 8 萬，我們致力於提供超越傳統教學模式的沉浸式學習體驗。我們以真實專案為導向的教學方法，確保學生不僅理解理論概念，還能掌握可直接應用於職場的實用技能。
透過將尖端技術與專案式學習結合，我們協助學生掌握資料科學、機器學習、Python、Power BI、Tableau、資料工程等技能。我們的目標是為 100 萬名學生創造價值，幫助他們掌握在當今競爭激烈的就業市場中取得成功所需的知識和技能。
此外，我們也將專業知識拓展至企業領域，運用人工智慧的力量優化流程、提升效率並提高獲利能力。加入 Pianalytix Edutech Pvt Ltd，與我們一起重新定義教育，助力個人和企業在數位時代蓬勃發展。
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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