Chia Sẻ Khóa Học Toàn Diện Về Python Cho Data Science Và Machine Learning [Khóa 9837 A]
11 tháng 12 2018
/
3
Comments
Tìm hiểu cách sử dụng NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Scikit-Learn, Machine Learning, Tensorflow, v.v.
Trong khóa học này, bạn sẽ học về:
- + Sử dụng Python cho Data Science và Machine Learning.
- + Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu lớn (Big data).
- + Thực hiện các thuật toán học máy.
- + Tìm hiểu cách sử dụng NumPy cho dữ liệu số.
- + Tìm hiểu cách sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu.
- + Tìm hiểu cách sử dụng Matplotlib cho Python Plotting.
- + Tìm hiểu để sử dụng Seaborn cho các lô thống kê.
- + Use Plotly for interactive dynamic visualizations.
- + Sử dụng SciKit-Learn cho các nhiệm vụ học máy.
- + K-Means Clustering.
- + Logistic Regression.
- + Hồi quy tuyến tính.
- + Random Forest and Decision Trees.
- + Natural Language Processing and Spam Filters.
- + Neural Networks.
- + Support Vector Machines.
Khóa học toàn diện này sẽ hướng dẫn bạn sử dụng sức mạnh của Python để phân tích dữ liệu, tạo trực quan đẹp và sử dụng thuật toán học máy mạnh mẽ!
Với hơn 100 bài giảng video HD và có kèm theo mã nguồn chi tiết cho mỗi bài giảng, đây là một trong những khóa học toàn diện nhất về khoa học dữ liệu và học máy trên Udemy!
Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách lập trình với Python, cách tạo trực quan hóa dữ liệu tuyệt vời và cách sử dụng Machine Learning với Python!
Tên khóa học: Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp.
LINK GOOGLE DRIVE:
LINK UPFILE:
LINK SIEUTOC.TOP:
Pass Giải Nén Winrar: http://nhasachtinhoc.blogspot.com
Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.
