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Virtueller Kurs von:Udemy |
Kommen Ihnen die Worte Machine Learning oder Data Scientist bekannt vor? Sind Sie neugierig, wozu diese Techniken dienen oder warum Unternehmen auf der ganzen Welt einem Datenwissenschaftler ein Gehalt von 120.000 bis 200.000 US-Dollar pro Jahr zahlen?
Nun, dieser Kurs wurde von einem Experten aus der Welt der Datenwissenschaften wie Juan Gabriel Gomila konzipiert und gestaltet, damit er sein gesamtes Wissen mit Ihnen teilt und Ihnen hilft, die komplexe Theorie der Mathematik dahinter, die Algorithmen, zu verstehen und Python-Programmierbibliotheken, um Experten zu werden, auch wenn Sie keine Vorkenntnisse haben.
Wir werden Schritt für Schritt sehen, wie Sie mit Konzepten und Algorithmen aus der Welt des maschinellen Lernens arbeiten können. Mit jedem neuen Kurs und Abschnitt, den Sie absolvieren, werden Sie neue Fähigkeiten erwerben, die Ihnen helfen, diese vollständige und lukrative Welt zu verstehen, die dieser Zweig der Datenwissenschaft sein kann.
Sagen Sie Ihnen auch, dass dieser Kurs sehr viel Spaß macht, nach dem Vorbild von Juan Gabriel Gomila, und dass Sie lernen und Spaß haben werden, während Sie die Techniken des maschinellen Lernens mit Python lernen. Insbesondere werden die folgenden Themen bearbeitet:
Teil 1 – Installieren von Python und Paketen, die für Data Science, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung benötigt werden
Teil 2 – Historische Entwicklung von Predictive Analytics und maschinellem Lernen
Teil 3 - Vorverarbeitung und Datenbereinigung
Teil 4 - Datenhandhabung und Datengerangel, Operationen mit Datensätzen und die bekanntesten Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Teil 5 - Überprüfung grundlegender Statistiken, Konfidenzintervalle, Hypothesentests, Korrelation, ...
Teil 6 - Einfache lineare Regression, multiple lineare Regression und polynomiale Regression, kategoriale Variablen und Behandlung von Ausreißern.
Teil 7 – Klassifikation mit logistischer Regression, Maximum-Likelihood-Schätzung, Kreuzvalidierung, K-fache Kreuzvalidierung, ROC-Kurven
Teil 8 - Clustering, K-Means, K-Medoide, Dendrogramme und hierarchisches Clustering, Ellbogentechnik und Silhouettenanalyse
Teil 9 – Klassifikation mit Bäumen, Random Forests, Beschneidungstechniken, Entropie, Informationsmaximierung
Teil 10 – Unterstützungsvektormaschinen für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme, nichtlineare Kernel, Gesichtserkennung (Funktionsweise von CSI)
Teil 11 – K Nächste Nachbarn, Mehrheitsentscheidung, Programmierung von Algorithmen für maschinelles Lernen vs. Python-Bibliotheken
Teil 12 - Hauptkomponentenanalyse, Dimensionsreduktion, LDA
Teil 13 – Deep Learning, Reinforcement Learning, künstliche und konvolutionelle neuronale Netze und Tensor Flow
Darüber hinaus finden Sie im Kurs Übungen, Datensätze zum Üben anhand von Beispielen aus der Praxis, sodass Sie mit den Videos nicht nur die Theorie lernen, sondern auch üben, um Ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Und vergessen Sie nicht, dass Sie einen Github mit dem gesamten Quellcode in Python haben, den Sie herunterladen und in all Ihren Projekten verwenden können. Warten Sie also nicht länger und melden Sie sich für den umfassendsten und nützlichsten Machine Learning-Kurs auf dem spanischen Markt an!
Für wen ist dieser Kurs?
Jeder, der daran interessiert ist, maschinelles Lernen zu lernen
Studenten mit mathematischem Hintergrund, die mehr über maschinelles Lernen mit Python erfahren möchten
Fortgeschrittene Benutzer, die die Grundlagen des maschinellen Lernens wie klassische lineare oder logistische Regressionsalgorithmen kennen, aber mehr erfahren und andere Bereiche des statistischen Lernens erkunden möchten
Programmierer, die gerne programmieren und daran interessiert sind, maschinelles Lernen zu lernen, um diese Techniken auf ihre Datensätze anzuwenden
Universitätsstudenten, die sich spezialisieren und Data Scientists werden möchten
Datenanalysten, die dank Machine Learning weiterkommen wollen
Alle, die mit ihrer eigenen Arbeit nicht zufrieden sind und den Berufseinstieg als Data Scientist anstreben
Alle, die mit den mächtigen Werkzeugen des Machine Learning einen Mehrwert für das eigene Unternehmen schaffen wollen
Udemy verfügt über die weltweit größte Sammlung von Online-Kursen
Zugriff auf den Inhalt des Kurses nach Abschluss, damit Sie seine zukünftigen Updates genießen können
Experten auf ihrem Gebiet aus der ganzen Welt teilen ihr Fachwissen auf Udemy
Weltweit wurden 480 Millionen Mal für Udemy-Kurse angemeldet
Universitätsprofessor, UCI, Data Scientist & Game Designer
Experte für Themen rund um die Informatik
meine person_add 186405 Studierende
mein Computer 68 Kurs(e)
Hallo, wie kann ich Ihnen helfen? Interessieren Sie sich für einen Kurs? Zu welchem Thema?
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