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Virtueller Kurs von: Udemy |
Dieser Kurs wurde in einem Katalog von mehr als 100 Kursen unter die Top 135.000 der besten Kurse auf Udemy eingestuft.
Neu! Aktualisiert für 2020 mit zusätzlichen Inhalten zu Funktionsentwicklung, Regularisierungstechniken und neuronalem Netzwerktuning sowie Tensorflow .0! Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) sind allgegenwärtig; Wenn Sie wissen möchten, wie Unternehmen wie Google, Amazon und sogar Udemy Bedeutung und Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen extrahieren, vermittelt Ihnen dieser Data-Science-Kurs die Grundlagen, die Sie benötigen.
Datenwissenschaftler genießen laut Glassdoor und Indeed mit einem Durchschnittsgehalt von 120,000 US-Dollar einen der bestbezahlten Jobs.
Das ist nur durchschnittlich! Und es geht nicht nur ums Geld, sondern auch um eine interessante Arbeit! Wenn Sie über Programmier- oder Skripterfahrung verfügen, werden Sie in diesem Kurs die Techniken erlernen, die von echten Datenwissenschaftlern und Fachleuten für maschinelles Lernen in der Technologiebranche verwendet werden, und Sie auf diesen Karriereweg vorbereiten.
Dieses umfassende Tutorial zum maschinellen Lernen umfasst über 100 Lektionen, die sich über 14 Stunden Video erstrecken, und die meisten Themen enthalten praktische Python-Codebeispiele, die Sie als Referenz und zum Üben verwenden können.
Ich werde auf meine 9-jährige Amazon- und IMDb-Erfahrung zurückgreifen, um Sie durch das zu führen, was wichtig ist und was nicht.
Jedes Konzept wird in einfacher Sprache präsentiert, wodurch die Verwirrung durch mathematische Notation und Fachjargon vermieden wird.
Es wird dann anhand von Python-Code demonstriert, mit dem Sie experimentieren und auf dem Sie aufbauen können, zusammen mit Notizen, die Sie für zukünftige Referenz speichern können.
Sie werden in diesem Kurs keine wissenschaftliche, zutiefst mathematische Behandlung dieser Algorithmen finden; der Schwerpunkt liegt auf dem praktischen Verständnis und ihrer Anwendung.
Am Ende erhalten Sie ein abschließendes Projekt, um das Gelernte anzuwenden.
Die Themen in diesem Kurs stammen aus einer Analyse der tatsächlichen Anforderungen in Stellenangeboten für Datenwissenschaftler von führenden Technologie-Arbeitgebern.
Wir behandeln maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Data-Mining-Techniken, nach denen echte Arbeitgeber suchen, darunter: Deep Learning / Neural Networks (MLPs, CNNs, RNNs) mit TensorFlow und Keras Data Visualization in Python mit MatPlotLib und Seaborn Transfer Learning sentimentBilderkennung und -klassifizierungRegressionsanalyseK-Means-ClusteringHauptkomponentenanalyseTrain/Test und KreuzvalidierungBayessche MethodenEntscheidungsbäume und Random ForestsMultiple Regression/Inverse Frequency of DocumentsExperimental Design and A/B TestingFeature EngineeringHyperparameter Tuning.
und vieles mehr! Es gibt auch einen umfassenden Abschnitt über maschinelles Lernen mit Apache Spark, der es Ihnen ermöglicht, diese Techniken auf „Big Data“ zu skalieren, die auf einem Compute-Cluster analysiert werden.
Und Sie haben auch Zugang zur Facebook-Gruppe dieses Kurses, wo Sie mit Ihren Klassenkameraden in Kontakt bleiben können.
Wenn Python neu für Sie ist, machen Sie sich keine Sorgen: Der Kurs beginnt mit einem Crashkurs.
Wenn Sie bereits etwas programmiert haben, sollten Sie schnell loslegen.
Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie Ihren Microsoft Windows-PC, Linux-Desktop und Mac einrichten.
Ob Sie ein Programmierer sind, der in eine neue und aufregende Karriere wechseln möchte, oder ein Datenanalyst, der in die Technologiebranche wechseln möchte, dieser Kurs vermittelt Ihnen die grundlegenden Techniken, die von Data Scientists der Industrie auf der ganzen Welt verwendet werden.
Das sind Themen, die jeder erfolgreiche Technologe kennen muss, also worauf warten Sie noch? Jetzt registrieren! "Ich habe 201 mit Ihrem Kurs begonnen. Mit der Zeit wurde mein Interesse geweckt und ich hätte nie gedacht, dass ich für ein Unternehmen arbeiten würde, bevor mir ein Freund diesen Job anbot.
Ich lerne viel, was in der Akademie unmöglich war, und genieße es sehr.
Für mich ist Ihr Kurs derjenige, der mir geholfen hat, zu verstehen, wie man mit Unternehmensproblemen umgeht.
Wie man in der KI-Forschung von Unternehmen für den Erfolg denkt.
Ich finde Sie den beeindruckendsten Ausbilder in ML, einfach und doch überzeugend."
Kanad Basu, Ph.D.
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