Chia Sẻ Khóa Học Machine Learning & Data Science Hoàn Chỉnh 2021 [Khóa 8361 A]
Học Khoa học Dữ liệu, Phân tích Dữ liệu, Học máy (Trí tuệ Nhân tạo) và Python với Tensorflow, Pandas và hơn thế nữa!
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Trở thành một Nhà khoa học dữ liệu và được thuê.
- ✓ Master Machine Learning và sử dụng nó trong công việc.
- ✓ Deep Learning, Transfer Learning và Neural Networkssử dụng Tensorflow 2.0 mới nhất.
- ✓ Sử dụng các công cụ hiện đại mà các công ty công nghệ lớn như Google, Apple, Amazon và Facebook sử dụng.
- ✓ Trình bày các dự án Data Science cho quản lý và các bên liên quan.
- ✓ Tìm hiểu mô hình Machine Learning để chọn cho từng loại vấn đề.
- ✓ Các dự án và nghiên cứu tình huống thực tế để hiểu cách mọi thứ được thực hiện trong thế giới thực.
- ✓ Tìm hiểu các phương pháp hay nhất khi nói đến Data Science Workflow.
- ✓ Triển khai các thuật toán Machine Learning.
- ✓ Tìm hiểu cách lập trình bằng Python bằng Python 3 mới nhất.
- ✓ Cách cải thiện các Mô hình Machine Learning của bạn.
- ✓ Học cách tiền xử lý dữ liệu, làm sạch dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn.
- ✓ Xây dựng danh mục công việc cần có trong sơ yếu lý lịch của bạn.
- ✓ Setup Developer Environment cho Data Science và Machine Learning.
- ✓ Supervised và Unsupervised Learning.
- ✓ Machine Learning trên Time Series data.
- ✓ Khám phá tập dữ liệu lớn bằng các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Matplotlib và Seaborn.
- ✓ Khám phá tập dữ liệu lớn và kết hợp dữ liệu bằng cách sử dụng Pandas.
- ✓ Tìm hiểu NumPy và cách nó được sử dụng trong Học máy.
- ✓ Một danh mục các dự án Data Science và Machine Learning để xin việc trong ngành với tất cả code và notebook được cung cấp.
- ✓ Học cách sử dụng thư viện phổ biến Scikit-learning trong các dự án của bạn.
- ✓ Tìm hiểu về Kỹ thuật dữ liệu và cách các công cụ như Hadoop, Spark và Kafka được sử dụng trong ngành.
- ✓ Tìm hiểu cách thực hiện mô hình Classification và Regression.
- ✓ Tìm hiểu cách áp dụng Transfer Learning.
Đây là một khóa học Machine Learning và Data Science hoàn toàn mới cập nhật với các xu hướng và kỹ năng mới nhất cho năm 2021! Trở thành một Data Scientist và Machine Learning engineer hoàn chỉnh!
Khóa học toàn diện và dựa trên dự án này sẽ giới thiệu cho bạn tất cả các kỹ năng hiện đại của một Nhà khoa học dữ liệu và xây dựng nhiều dự án trong thế giới thực để thêm vào portfolio của bạn. Bạn sẽ có quyền truy cập vào tất cả code, workbook và template (Jupyter Notebooks) trên Github, vì vậy bạn có thể đưa chúng vào portfolio của mình ngay lập tức! Chúng tôi tin rằng khóa học này giải quyết được thách thức lớn nhất khi bước vào lĩnh vực Khoa học Dữ liệu và Học máy: có tất cả các nguồn lực cần thiết ở một nơi và học các xu hướng mới nhất cũng như các kỹ năng công việc mà nhà tuyển dụng mong muốn.
Chương trình giảng dạy sẽ rất phù hợp khi chúng tôi hướng dẫn bạn từ đầu đến cuối để trở thành một kỹ sư Máy học và Khoa học Dữ liệu chuyên nghiệp. Khóa học bao gồm 2 track. Nếu bạn đã biết lập trình, bạn có thể đi sâu vào và bỏ qua phần chúng tôi dạy bạn Python từ đầu. Nếu bạn là người mới hoàn toàn, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn ngay từ đầu và thực sự dạy bạn Python cũng như cách sử dụng nó trong thế giới thực cho các dự án của chúng tôi. Đừng lo lắng, khi chúng ta đã học qua các kiến thức cơ bản như Machine Learning 101 và Python, sau đó chúng ta sẽ đi vào các chủ đề nâng cao như Neural Networks, Deep Learning và Transfer Learning để bạn có thể thực hành thực tế và sẵn sàng cho thế giới thực (Chúng tôi hiển thị cho bạn các dự án Data Science và Machine Learning hoàn chỉnh và cung cấp cho bạn Tài nguyên lập trình và Cheatsheet)!
Các chủ đề được đề cập trong khóa học này là:
- ✓ Data Exploration và Visualization.
- ✓ Neural Networks và Deep Learning.
- ✓ Model Evaluation and Analysis.
- ✓ Python 3.
- ✓ Tensorflow 2.0.
- ✓ Numpy.
- ✓ Scikit-Learn.
- ✓ Các Project và Workflow của Data Science và Machine Learning.
- ✓ Trực quan hóa dữ liệu bằng Python với MatPlotLib và Seaborn.
- ✓ Transfer Learning.
- ✓ Nhận dạng và phân loại hình ảnh.
- ✓ Train/Test và cross validation.
- ✓ Supervised Learning: Classification, Regression và Time Series.
- ✓ Decision Trees và Random Forests.
- ✓ Ensemble Learning.
- ✓ Hyperparameter Tuning.
- ✓ Sử dụng Pandas Data Frames để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp.
- ✓ Sử dụng Pandas để xử lý các file CSV.
- ✓ Deep Learning / Neural Network với TensorFlow 2.0 và Keras.
- ✓ Sử dụng Kaggle và tham gia các cuộc thi Machine Learning.
- ✓ Cách trình bày những phát hiện của bạn và gây ấn tượng với sếp của bạn.
- ✓ Cách làm sạch và chuẩn bị dữ liệu của bạn để phân tích.
- ✓ K Nearest Neighbours.
- ✓ Support Vector Machines.
- ✓ Regression analysis (Linear Regression/Polynomial Regression).
- ✓ Cách Hadoop, Apache Spark, Kafka, và Apache Flink được sử dụng.
- ✓ Thiết lập môi trường của bạn với Conda, MiniConda và Jupyter Notebooks.
- ✓ Sử dụng GPU với Google Colab.
Vào cuối khóa học này, bạn sẽ trở thành một Nhà khoa học dữ liệu hoàn chỉnh có thể được tuyển dụng tại các công ty lớn. Chúng tôi sẽ sử dụng mọi thứ chúng tôi học được trong khóa học để xây dựng các dự án chuyên nghiệp trong thế giới thực như Phát hiện bệnh tim, Dự đoán giá xe ủi đất, Bộ phân loại hình ảnh giống chó và nhiều dự án khác . Cuối cùng, bạn sẽ có một đống dự án mà bạn đã xây dựng mà bạn có thể khoe với người khác.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
