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建構和部署資料科學、機器學習、深度學習（Python、Flask、Django、AWS、Azure、GCP、Heruko Cloud）
從這 73.5 小時的課程，你會學到
- 瞭解機器學習生命週期的完整產品工作流程
- 實現機器學習演算法，學習如何改進你的機器學習模型
- 現實生活中的案例研究和專案，瞭解現實世界中的事情是如何完成的
- 製作強大的機器學習模型，掌握 Python 上的機器學習
- 探索如何部署你的機器學習模型
- 清理你的輸入資料以去除異常值
- 瞭解為每種型別的問題選擇哪種機器學習模型
- 在你的履歷上建立一個作品組合
要求
- 機器學習的基本知識
課程說明
在本課程中，使用資料科學實際解決商業問題。學習用 Python 建構和部署機器學習、資料科學、人工智慧、AutoML、深度學習、自然語言處理（Nlp）Web應用程式專案（Flask, Django, Heroku, AWS, Azure, GCP, IBM Watson, Streamlit Cloud）
根據 Glassdoor 的資料，資料科學家的平均工資是117,345美元/年。這高於全國平均水平的44,564美元。因此，資料科學家的工資比全國平均工資高出163%。
這使得資料科學成為一個非常有利可圖的職業選擇。這主要是由於資料科學家的匱乏導致了巨大的收入泡沫。
由於資料科學要求一個人在統計學、數學和電腦科學等多個領域精通和了解，學習曲線相當陡峭。因此，資料科學家的價值在市場上是非常高的。
資料科學家在公司中享有聲望地位。公司依靠其專業知識做出資料驅動的決策，並使他們能夠在正確的方向上航行。
此外，資料科學家的角色取決於其僱主公司的專業性。例如 – 一個商業行業將需要一個資料科學家來分析他們的銷售。
一家醫療保健公司將需要資料科學家來幫助他們分析基因組序列。資料科學家的工資取決於他的角色和他必須執行的工作型別。這也取決於公司的規模，而公司的規模是基於他們利用的資料量。
不過，資料科學家的薪資水平還是遠遠高於其他IT和管理部門。然而，資料科學家觀察到的工資與他們必須投入的工作量成正比。資料科學需要艱苦的工作，需要一個人對他/她的技能進行徹底的研究。
由於有一些有利可圖的福利，資料科學是一個有吸引力的領域。這一點，再加上資料科學領域的職位空缺數量，使其成為一個未被開發的金礦。因此，你應該學習資料科學，以享受一個富有成效的職業生涯。
在本課程中，我們將從事以下75個真實世界的資料科學和機器學習專案。
- 專案1：Pan Card Tempering 檢測器應用程式 – 部署在Heroku上
- 專案2：狗的品種預測 Flask 應用程式
- 專案3：影象浮水印應用-部署在Heroku上
- 專案4：交通標誌分類
- 專案5：圖片中的文字提取應用
- 專案6：植物病害預測 Streamlit 應用
- 專案7：車輛檢測和計數 Flask 應用
- 專案8：建立一個換臉的 Flask 應用
- 專案9：鳥類物種預測 Flask 應用
- 專案10：英特爾影象分類 Flask 應用
- 專案11：使用 IBM 雲端服務的語言翻譯程式-部署在Heroku上
- 專案12：使用IBM Watson 預測廣告的瀏覽量-部署在Heroku上
- 專案13: 筆記型電腦價格預測器 -部署在Heroku上
- 專案14: WhatsApp文字分析器 -部署在Heroku上
- 專案15: 課程推薦系統 -部署在Heroku上
- 專案16: IPL比賽獲勝預測器 -部署在Heroku上
- 專案17: 體脂估算器 -部署在微軟Azure上
- 專案18: 校園就業預測器–部署在微軟Azure上
- 專案19: Car Acceptability Predictor -部署在Google Cloud上
- 專案20: 書籍類型分類應用程式 -部署在亞馬遜網路服務上
- 專案21：用於尋找大腸桿菌的 DNA 分類深度學習-AWS-部署在AWS上
- 專案22 : 預測一個句子中的下一個單詞。- AWS – 部署在AWS上
- 專案23：使用 LSTM 預測下一個數字序列 – AWS – 部署在AWS上
- 專案24 : 使用 NLP 從文字中提取關鍵詞 – 部署在Azure上
- 專案25：糾正錯誤的拼寫（正確的拼寫預測） – 部署在Azure上
- 專案26 : 音樂流行度分類 – 部署在谷歌應用引擎上
- 專案27 : 廣告分類 – 部署在谷歌應用引擎上
- 專案28：影象數字分類 – 部署在AWS上
- 專案29 : 使用神經網路進行情感識別 – 部署在AWS上
- 專案30：乳腺癌分類 – 部署在AWS上
- 專案31: 情感分析 Django 應用程式 – 部署在Heroku上
- 專案32: 損耗率 Django 應用
- 專案33: 尋找傳說中的小精靈 Django 應用 -部署在Heroku上
- 專案-34: 臉部檢測流光溢彩的應用程式
- 專案-35: 貓與狗的分類 Flask應用程式
- 專案-36: 客戶收入預測應用程式 – 部署在Heroku上
- 專案-37: 從聲音中預測性別的應用–部署在Heroku上
- 專案-38: 餐廳推薦系統
- 專案-39: 幸福排行 Django 應用程式 -部署在Heroku上
- 專案-40: 森林火災預測Django應用-部署在Heroku上
- 專案-41: 建立汽車價格預測應用程式 -部署在Heroku上
- 專案-42: 建構婚外情計數 Django 應用程式 -部署在Heroku上
- Project-43: 建構蘑菇預測應用程式 -部署在Heroku上
- 專案-44: 在Heroku上部署 Google Play 應用的評級預測
- 專案-45: 建構銀行客戶預測Django應用-部署在Heroku上
- 專案-46: 建構藝術家雕塑成本預測的 Django應用程式 -部署在Heroku上
- 專案-47: 建構醫療費用預測的Django應用–部署在Heroku上
- 專案-48: 釣魚網站分類 Django App -部署在Heroku上
- 專案-49：服裝尺寸預測 Django App -部署在Heroku上
- 專案50: 建構文字中的相似性 Django應用程式 -部署在Heroku上
- 專案-51：使用訊號處理技術進行聲波速度預測
- 專案-52：使用機器學習進行孔隙壓力的估算
- 專案53：使用 ML 的音訊處理
- 專案-54 : 使用語音識別進行文字描述
- 專案-55 : 使用神經網路進行音訊分類
- 專案-56 : 開發一個語音助手
- 專案-57 : 客戶細分
- 專案-58 : FIFA 2019分析
- 專案-59 : Web 爬蟲資料的情感分析
- 專案-60 : 判斷紅葡萄的質量
- 專案-61: 使用Eval ML（自動ML）進行心臟病風險預測
- 專案-62: 使用 Pycaret 的信用卡欺詐檢測（自動ML)
- 專案-63: 使用自動SK學習（自動ML）的航班票價預測
- 專案-64: 使用 Auto Keras 的汽油價格預測
- 專案-65: 使用 H2O Auto ML 的銀行客戶流失預測
- 專案-66：使用 TPOT 進行端到端部署的空氣質量指數預測（自動ML）
- 專案-67: 使用 ML 模型和 PyCaret 的雨量預測與部署（自動ML）
- 專案-68: 使用 ML 和 EVALML（自動ML）的比薩價格預測
- 專案69：使用 TPOT 預測 IPL 板球比分（自動ML）。
- 專案-70: 使用 ML 和 H2O 自動ML預測腳踏車出租數量
- 專案-71: 混凝土抗壓強度預測使用自動Keras（自動ML）
- 專案-72: 班加羅爾房價預測使用自動SK學習（自動ML）
- 專案73：使用PyCaret（自動ML）進行醫院死亡率預測
- 專案74: 僱員晉升的評估，使用ML和評估自動ML
- 專案75: 飲用水的可飲用性預測，使用ML和H2O自動ML
成為資料科學家、被聘用並開始新事業所需的唯一課程
注意（閱讀這個）。這門課程值得你花時間和金錢去學習，請在優惠期結束前立即報名。
目標受眾
- 資料科學的初學者
講師簡介
Pianalytix 創新者的技術
Pianalytix Edutech Pvt Ltd使用尖端的人工智慧技術和創新的產品設計，幫助使用者更有效地學習機器學習，並在現實世界中實施機器學習。
Pianalytix還利用尖端人工智慧的力量，使企業透過最佳化流程、最大化效率和提高利潤率來獲得巨大利潤
英文字幕：有
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