バーチャルコース: Udemy |
このコースは、100以上のコースのカタログ内で、Udemyのベストコースのトップ135.000にランクインしました。
新しい! 2020年に更新され、機能エンジニアリング、正則化手法、ニューラルネットワークの調整、およびTensorflow.0に関する追加コンテンツが追加されました。 機械学習と人工知能(AI)はいたるところにあります。 Google、Amazon、さらにはUdemyのような企業が、膨大なデータセットから意味と洞察をどのように抽出するかを知りたい場合は、このデータサイエンスコースで必要な基礎を学びます。
GlassdoorとIndeedによると、データサイエンティストは、給与の中央値が120,000ドルで、最も給与の高い仕事のXNUMXつを楽しんでいます。
それは平均です! そしてそれはお金だけではなく、面白い仕事でもあります! プログラミングまたはスクリプティングの経験がある場合、このコースでは、テクノロジー業界の実際のデータサイエンティストや機械学習の専門家が使用するテクニックを学び、このキャリアパスに移行する準備をします。
この包括的な機械学習チュートリアルには、100時間のビデオにまたがる14以上のレッスンが含まれており、ほとんどのトピックには、参照と練習に使用できる実践的なPythonコード例が含まれています。
9年間のAmazonとIMDbの経験を生かして、重要なこととそうでないことをご案内します。
各概念は、数学表記と専門用語の混同を避けて、平易な言語で提示されます。
次に、実験して構築できるPythonコードと、将来の参照用に保存できるメモを使用してデモンストレーションを行います。
このコースでは、これらのアルゴリズムの学術的で数学的な範囲を見つけることはできません。 焦点は、それらの実際的な理解と応用にあります。
最後に、あなたはあなたが学んだことを適用するための絶頂プロジェクトを与えられます。
このコースのトピックは、主要なテクノロジー雇用者からのデータサイエンティストの求人リストの実際の要件の分析から来ています。
TensorFlowを使用したディープラーニング/ニューラルネットワーク(MLP、CNN、RNN)、MatPlotLibを使用したPythonでのKerasデータ視覚化、Seaborn Transfer Learningなど、実際の雇用主が求めている機械学習、人工知能、データマイニングの手法について説明します。感情画像の認識と分類回帰分析K-手段クラスタリング主成分分析トレーニング/テストと相互検証ベイジアンメソッド決定ツリーとランダムフォレストドキュメントの多重回帰/逆頻度実験設計とA/Bテスト機能エンジニアリングハイパーパラメーター調整。
とはるかに! Apache Sparkを使用した機械学習に関する包括的なセクションもあります。これにより、これらの手法をコンピューティングクラスターで分析される「ビッグデータ」にスケーリングできます。
また、このコースのFacebookグループにもアクセスして、クラスメートと連絡を取り合うことができます。
Pythonを初めて使用する場合でも、心配する必要はありません。コースはクラッシュコースから始まります。
以前にプログラミングを行ったことがある場合は、すぐに開始する必要があります。
このコースでは、Microsoft Windows PC、Linuxデスクトップ、およびMacをセットアップする方法を説明します。
新しいエキサイティングなキャリアへの切り替えを検討しているプログラマーであろうと、テクノロジー業界への移行を検討しているデータアナリストであろうと、このコースでは、世界中の業界データサイエンティストが使用する基本的なテクニックを学びます。
これらは、成功した技術者が知っておく必要のあるトピックです。あなたは何を待っていますか? 今すぐサインアップ! 「私は201年にあなたのコースを始めました。時間が経つにつれて私は興味を持ち、友人が私にこの仕事を提供する前に私が会社で働くとは思っていませんでした。
アカデミーでは学べないことをたくさん学び、楽しんでいます。
私にとって、あなたのコースは、企業の問題に取り組む方法を理解するのに役立ったコースです。
企業のAI研究で成功するための考え方。
MLで最も印象的なインストラクターであり、シンプルでありながら説得力があると思います。」
カナドバス博士
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