Pembelajaran Mesin, Ilmu Data, dan Pembelajaran Mendalam dengan Python- MOOC- Udemy daftar terverifikasi

Baru! Diperbarui untuk tahun 2020 dengan konten tambahan tentang rekayasa fungsi, teknik regularisasi, dan penyetelan jaringan saraf, serta Tensorflow .0! Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan (AI) ada di mana-mana; Jika Anda ingin tahu bagaimana perusahaan seperti Google, Amazon, dan bahkan Udemy mengekstrak makna dan wawasan dari kumpulan data yang sangat besar, kursus ilmu data ini akan memberi Anda dasar-dasar yang Anda butuhkan.

Ilmuwan data menikmati salah satu pekerjaan dengan bayaran tertinggi, dengan gaji rata-rata $ 120,000 menurut Glassdoor dan Memang.

Itu hanya rata-rata! Dan ini bukan hanya tentang uang, itu juga pekerjaan yang menarik! Jika Anda memiliki pengalaman pemrograman atau skrip, kursus ini akan mengajarkan Anda teknik yang digunakan oleh ilmuwan data nyata dan profesional pembelajaran mesin di industri teknologi, mempersiapkan Anda untuk pindah ke jalur karier ini.

Tutorial pembelajaran mesin yang komprehensif ini mencakup lebih dari 100 pelajaran yang mencakup 14 jam video, dan sebagian besar topik menyertakan contoh kode Python langsung yang dapat Anda gunakan untuk referensi dan latihan.

Saya akan memanfaatkan 9 tahun pengalaman Amazon dan IMDb saya untuk memandu Anda melalui apa yang penting dan apa yang tidak.

Setiap konsep disajikan dalam bahasa sederhana, menghindari kebingungan notasi matematika dan jargon.

Kemudian ditunjukkan menggunakan kode Python yang dapat Anda coba dan kembangkan, bersama dengan catatan yang dapat Anda simpan untuk referensi di masa mendatang.

Anda tidak akan menemukan cakupan matematis yang mendalam tentang algoritme ini dalam kursus ini; fokusnya adalah pada pemahaman praktis dan penerapannya.

Pada akhirnya, Anda akan diberikan proyek batu penjuru untuk menerapkan apa yang telah Anda pelajari.

Topik dalam kursus ini berasal dari analisis persyaratan aktual dalam daftar pekerjaan ilmuwan data dari perusahaan teknologi terkemuka.

Kami akan membahas pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan teknik penambangan data yang dicari oleh perusahaan nyata, termasuk: Deep Learning / Neural Networks (MLP, CNN, RNN) dengan TensorFlow dan Visualisasi Data Keras dengan Python dengan MatPlotLib dan Seaborn Transfer Learning sentimenPengenalan dan Klasifikasi GambarAnalisis RegresiK-Means ClusteringAnalisis Komponen UtamaTrain/Test dan Cross-ValidationMetode Bayesian Pohon Keputusan dan Hutan AcakRegresi Berganda/Frekuensi Terbalik dari DokumenDesain Eksperimental dan Pengujian A/BRekayasa Fitur Penyetelan Hiperparameter.

dan banyak lagi! Ada juga bagian komprehensif tentang pembelajaran mesin dengan Apache Spark, yang memungkinkan Anda menskalakan teknik ini ke "data besar" yang dianalisis pada kluster komputasi.

Dan Anda juga akan memiliki akses ke grup Facebook kursus ini, di mana Anda dapat tetap berhubungan dengan teman sekelas Anda.

Jika Anda baru mengenal Python, jangan khawatir: kursus dimulai dengan kursus kilat.

Jika Anda telah melakukan beberapa pemrograman sebelumnya, Anda harus memulai dengan cepat.

Kursus ini menunjukkan cara mengatur PC Microsoft Windows, desktop Linux, dan Mac Anda.

Apakah Anda seorang programmer yang ingin beralih ke karir baru dan menarik, atau seorang analis data yang ingin beralih ke industri teknologi, kursus ini akan mengajarkan Anda teknik dasar yang digunakan oleh para ilmuwan data industri di seluruh dunia.

Ini adalah topik yang perlu diketahui oleh setiap teknolog sukses, jadi tunggu apa lagi? Daftar sekarang! "Saya mulai mengikuti kursus Anda pada tahun 201. Seiring waktu, saya tertarik dan tidak pernah berpikir akan bekerja di sebuah perusahaan sebelum seorang teman menawari saya pekerjaan ini.

Saya belajar banyak yang tidak mungkin dipelajari di akademi dan benar-benar menikmatinya.

Bagi saya, kursus Andalah yang membantu saya memahami cara menangani masalah perusahaan.

Cara berpikir untuk sukses dalam penelitian AI perusahaan.

Saya menemukan Anda instruktur yang paling mengesankan di ML, sederhana namun menarik."

Kanad Basu, Ph.D.