Shakshuka
Модератор
- 30.04.22
- 1.920
- 16.587
Другие курсы от автора:
[Udemy] Анализ данных и добыча полезных ископаемых в Python и PySpark (курсы 2 в 1) (2022)
Курс 1: Машинное и глубокое обучение в Python
Если вы хотите научиться создавать модели машинного обучения и использовать их в процессе интеллектуального анализа данных, этот курс для вас. В этом курсе вы поймете, что такое процесс интеллектуального анализа данных и как реализовать алгоритмы машинного обучения в интеллектуальном анализе данных. Кроме того, вы подробно узнаете, как работает глубокое обучение и как построить модель глубокого обучения для решения бизнес-задачи. В начале курса вы поймете основные концепции интеллектуального анализа данных и узнаете об областях бизнеса, в которых реализуется интеллектуальный анализ данных.
После этого вы научитесь создавать модели машинного обучения на Python, используя несколько специально разработанных библиотек данных. NumPy , Pandas и Matplotlib — вот некоторые примеры этих моделей, которые вы узнаете, как импортировать и использовать для создания алгоритмов машинного обучения в Python. Вы научитесь вводить коды в Python с нуля без необходимости иметь предварительные знания в области кодирования. Вы познакомитесь с основным кодом, необходимым для создания моделей машинного обучения. Этот курс предназначен для того, чтобы предоставить вам необходимые знания простым и понятным способом, чтобы облегчить процесс обучения. Вы будете наращивать свои знания шаг за шагом, пока не познакомитесь с наиболее часто используемыми алгоритмами машинного обучения.
Курс 2: Анализ данных в PySpark
Apache Spark — один из самых мощных инструментов, используемых для анализа больших данных, потому что:
Он запускает программы до 100 раз быстрее, чем Hadoop MapReduce, в памяти или в 10 раз быстрее на диске.
Курс 3: Статистика для анализа данных
В этом курсе вы найдете простой обзор принципов статистики, необходимых для анализа данных.
Для кого этот курс:
Подробнее:
Курс 1: Машинное и глубокое обучение в Python
Если вы хотите научиться создавать модели машинного обучения и использовать их в процессе интеллектуального анализа данных, этот курс для вас. В этом курсе вы поймете, что такое процесс интеллектуального анализа данных и как реализовать алгоритмы машинного обучения в интеллектуальном анализе данных. Кроме того, вы подробно узнаете, как работает глубокое обучение и как построить модель глубокого обучения для решения бизнес-задачи. В начале курса вы поймете основные концепции интеллектуального анализа данных и узнаете об областях бизнеса, в которых реализуется интеллектуальный анализ данных.
После этого вы научитесь создавать модели машинного обучения на Python, используя несколько специально разработанных библиотек данных. NumPy , Pandas и Matplotlib — вот некоторые примеры этих моделей, которые вы узнаете, как импортировать и использовать для создания алгоритмов машинного обучения в Python. Вы научитесь вводить коды в Python с нуля без необходимости иметь предварительные знания в области кодирования. Вы познакомитесь с основным кодом, необходимым для создания моделей машинного обучения. Этот курс предназначен для того, чтобы предоставить вам необходимые знания простым и понятным способом, чтобы облегчить процесс обучения. Вы будете наращивать свои знания шаг за шагом, пока не познакомитесь с наиболее часто используемыми алгоритмами машинного обучения.
Курс 2: Анализ данных в PySpark
Apache Spark — один из самых мощных инструментов, используемых для анализа больших данных, потому что:
Он запускает программы до 100 раз быстрее, чем Hadoop MapReduce, в памяти или в 10 раз быстрее на диске.
- Он может выполнять анализ данных в реальном и полуреальном времени.
- Он может обрабатывать большие объемы данных.
- Его можно запустить с помощью простого кода на языке программирования Python .
Курс 3: Статистика для анализа данных
В этом курсе вы найдете простой обзор принципов статистики, необходимых для анализа данных.
Для кого этот курс:
- Всем, кому необходимо использовать алгоритмы машинного обучения в интеллектуальном анализе данных для реализации бизнеса.
- Любой хочет изучить машинное обучение в Python.
- Любой хочет научиться анализу данных в PySpark.
- Базовые знания статистики и операционных систем
Подробнее:
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.