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對於使用 Python/ R 學習機械學習/資料科學有興趣,這堂課號稱只要有高中數學程度就可以學習了。這兩位講師實務經驗很豐富,Kirill Eremenko 將他的專長應用在外匯交易,Hadelin 曾在 Google 實現了一些機器學習模型應用於商業分析的研究,目前自己則在創業。本課程您將跟這這兩位資料科學專家學習如何使用 Python 和 R 創建機器學習演算法 – 包括程式碼模板。
課程介紹影片
從這 42 小時的課程,你會學到
- 使用 Python & R 精通機器學習
- 對於許多機械學習模型擁有一個很好的直覺知識
- 做出準確的預測
- 做出強大的分析
- 做出強大的機器學習模型
- 對商業創造強大的附加價值
- 使用機器學習為了私人用途
- 運用特定的主題,例如 Reinforcement Learning,NLP 和 Deep Learning
- 運用進階的技術,例如 Dimensionality Reduction
- 知道為每種類型的問題選擇哪種機器學習模型
- 建立強大的機器學習模型軍隊並且知道如何將它們結合起來,解決任何問題

課程介紹
對機器學習領域感興趣? 那麼本課程適合你!
本課程由一位資料科學家和一位機器學習專家設計,以便我們可以分享我們的知識並幫助你以簡單的方式學習複雜的理論、演算法和程式庫。
全世界超過 900,000 名學生信任這門課程。
我們將帶你一步步進入機器學習的世界。 通過每個教程,你將培養新技能並提高你對資料科學這一具有挑戰性但利潤豐厚的子領域的理解。
可以通過學習 Python 教程或 R 教程,或同時學習 Python 和 R 來完成本課程。選擇你職業生涯所需的程式語言。
這門課程既有趣又令人興奮,與此同時,我們深入研究了機器學習。 它的結構如下:
- 第 1 部分 – 資料預處理
- 第 2 部分 – 迴歸:簡單線性迴歸、多元線性迴歸、多項式迴歸、SVR、決策樹迴歸、隨機森林迴歸
- 第 3 部分 – 分類:邏輯迴歸、K-NN、SVM、核 SVM、樸素貝葉斯、決策樹分類、隨機森林分類
- 第 4 部分 – 叢集( clustering ):K-Means、層次叢集
- 第 5 部分 – 關聯規則學習:Apriori、Eclat
- 第 6 部分 – 強化學習:置信上限,湯普森抽樣
- 第 7 部分 – 自然語言處理:NLP 的詞袋模型和演算法
- 第 8 部分 – 深度學習:人工神經網路、卷積神經網路
- 第 9 部分 – 降維:PCA、LDA、核心 PCA
- 第 10 部分 – 模型選擇和提升:k 折交叉驗證、參數調整、網格搜索、XGBoost
每個部分內的每個部分都是獨立的。 因此,你可以從頭到尾學習整個課程,也可以直接跳到任何特定部分,立即了解您的職業所需的知識。
此外,該課程包含基於真實案例研究的實踐練習。 因此,你不僅會學習理論,還會獲得大量建構自己模型的實踐機會。
作為獎勵,本課程包括 Python 和 R 程式碼模板( template ),你可以下載這些模板並將其用於您自己的專案。
上這堂課需要什麼基礎?
- 只要具備高中數學水準
目標受眾為何?
- 任何對機器學習感興趣的人
- 至少具有高中數學知識和想要開始學習機器學習的學生
- 任何已經知道機器學習基礎知識的中階人士,包括classical algorithms,例如線性回歸或邏輯回歸,想要了解更多,並且想要探索機器學習的所有不同領域的人
- 對於不喜歡程式設計,但對機器學習感興趣,並希望將其輕鬆應用於 datasets 的人
- 任何在大學的學生想要開始在資料科學的職業生涯
- 任何想要升級機器學習的資料分析師
- 任何對他/她們的工作不滿意並想成為資料科學家的人
- 任何想要通過使用強大的機器學習工具為他們的業務創造附加值的人
講師簡介
Kirill Eremenko 資料科學家和外匯系統專家
我的名字是 Kirill Eremenko ,你正在讀這讓我超級興奮 !
我在 Udemy 量個別的領域授課 : 資料科學和外匯交易。我想你將會對我是否可以提供你最好的訓練有信心,以下是我在這兩個領域的一些背景。
資料科學
在專業方面,我有超過 5 年在金融、零售、交通運輸等行業的資料科學管理顧問經驗。曾受過澳大利亞 Deloitte 最好的分析導師的訓練,今天我運用大數據來推動企業戰略、改造客戶體驗和徹底改變現有的操作流程。
從我的課程中,你將立即注意到我如何將現實生活的經驗和物理與數學學術背景結合起來,在資料科學領域提供專業的分步指導。我也熱衷於公開演講,並定期在澳大利亞領先的大學和行業盛會上介紹大數據。
外匯交易
自2007年以來,我一直以交易員的身份積極參與外匯市場,並辦 MQL4 的程式設計課程計畫。我很享受外匯交易,因為外匯市場可以帶來的財務上的自由,更重要的 – 個人自由
我生活的另一部分-是一個資料科學家 – 研究商業流程和人類行為模式的各種模式… 聽起來很熟悉?是的!巧合的是,我也是演算法交易的大粉絲 : ) EAs、外匯機器人、指標、腳本、MQL4, 甚至使用 java 程式設計做外匯 – 我全部都很愛!
Kirill Eremenko
Hadelin de Ponteves 資料科學家
你好。我的名字是 Hadelin de Ponteves。總是渴望學習,我投入了大量的時間在學習和教學中,涵蓋廣泛的科學話題。
今天我熱衷於機器學習、深入學習和人工智慧 ( AI )。我將盡最大的努力傳達我對資料科學的熱情。我在這個領域獲得了豐富的經驗。我擁有資料科學專業的工程碩士學位。我花了一年時間研究機器學習,從事創新和令人興奮的專案。 然後在Google的工作經驗中,我實施了一些用於商業分析的機器學習模型。
最終,我意識到我花了大部分時間做分析,我逐漸需要培養更多的創意,所以我踏入創業生涯。我的課程結合分析和創造力的兩個維度,使你可以在應用於創意思考的同時學習資料科學中所需的所有分析技能。
期待和你一起完成學習!
Hadelin de Ponteves
SuperDataScience 團隊 幫助資料科學家成功的團隊
Hi, 你好!
我們是 SuperDataScience 團隊。你將在 Kirill Eremenko 教授的資料科學課程中看到我們 – 我們在這裡幫助你解決任何問題,並確保你在課程的旅程中總是一舤風順!
聯繫最好的方法是在你正在學習的課程的問答中討論。在大多數情況下,我們會在24小時內回覆。
我們熱衷於幫助你享受課程!
課堂中見囉!
誠摯地,
SuperDataScience 真正的人
字幕:簡中、英文
- 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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