免责声明:本课程的第二期展示了使用Anaconda的Jupyter笔记本的技术。欢迎您继续(然而),无需做这些练习才能完成这一课程。
如果您是Udemy Business的用户, 请在下载软件前先询问您的雇主 。 欢迎! 欢迎! : 谢谢大家对这个新兴课程的巨大响应!
我们很高兴有超过20 000名学生在160个不同国家学习,我对绝大多数积极和深思熟虑的评论感到非常感动。
以清晰易懂的方式与日常生活中的人分享和介绍这一重要议题,
也很高兴宣布我为所有课程材料制作了真正的封闭字幕, 所以天气需要它们是因为听力受损, 或者觉得更容易长期跟踪(对ESL学生来说很好!)…
最重要的是,为了让这门课程“真实”我们扩大了范围。2018年11月,该课程从41个讲座和8个课段增加到62个讲座,15个课节!我们希望你们能够享受到新内容!
解开理解数据科学机器学习的秘密! 在这个介绍性课程中, “ 后院数据科学家”将指导您通过“ 数据科学机械学习”的荒野。
不仅解释机器学习, 而且适合“我们周围的技术领域”, 为什么现在它很重要, 它将如何极大地改变当今世界和世界。
未来几天。我们的异国旅行将包括核心概念:计算机科学的火车残骸定义,以及一个实际上会有意义的概念。
解释数据,让你看到所有你所看到的 数据!
真正解释大数据,如何避免落入市场营销的圈套。人工智能是什么?计算机能实际思考吗?
计算机如何像GPS一样导航或玩游戏?机器学习是什么?如果电脑能思考 — — 它能够学习吗?数据科学是什么,它与神奇的独角兽有什么关系?
计算机科学、人工智能、机器学习、大数据和数据科学如何相互联系。
探讨过去与未来, 同时也提及机器学习促进数据科学的重要性、影响及范例:
使计算机技术在1956年至2014年的旅程中发生了怎样的变化?
了解真相可能会令你感到惊讶。 我们将讨论机器学习解决方案的问题,并直观解释回归、集群和分类,其方式将直觉地理解。
最重要的是,我们要展示这如何改变我们的生活。 不仅商业领袖的生活如此,更重要的是…你也是!
如何解决机器学习问题, 要成功,你必须做五件事?
如何提出正确的问题, 由机器学习解决。 识别、 获取和准备正确数据… 并处理肮脏的数据! 每个混乱都是“独特的”, 但整洁的数据就像家庭一样!
如何识别和应用机器学习算法,其外来名称如 ” 决定树 ” 、 ” 神经网络 ” 和 ” K最近邻 ” 以及 ” Nive Bayesian分类器 ” ,以及避免和如何防止最大的陷阱。
调整您的机器学习模式,以帮助确保数据科学的成功结果。
我们课程的最后一部分 将准备你开始你的未来旅程 在课程完成后进入机器学习数据科学
如何在不失去理智的情况下开始运用机器学习。
数据科学家使用何种设备, (答案可能会令你吃惊!) 用于数据科学的前五种工具, 包括一些令人惊讶的工具。
并且对于前五个工具中的每一个——我们会解释它们是什么,以及如何开始使用它们。
并且我们用一些谨慎的故事来结束这些故事, 这样你就可以在应用机器学习数据科学问题上最成功。 收益课程! 为了让这个“ 真实的” 我增加了一个奖金课程 !
最重要的是在奖金课程中, 我会在每一节结尾处写上信息,
在这次奖金课程中,我们将探索:创造一个真正的泰坦尼克号比例的实实在在的机器学习实例。 没错 — — 我们将预测泰坦号上的存活能力!
使用 Anaconda Jupyter 和 python 3. x Pythons 的崩溃课程 – 包括 Pythan 的所有核心概念。 您需要理解以下代码示例。 见包含的自由欺骗页! 手放在运行 Pytheon 上 !
如何使用Jupyter笔记本书的基本原理, 审查和强化机器学习的核心概念(我们很快将应用这些核心概念!)
数据科学模块:NumPy – 一支阵列执行熊猫 — — Python数据分析图书馆Matplotlib — — 一个以各种格式制作高质量数字的绘图库SciPy — — 基本软件包
以“电脑学习”工作流程的所有步骤来做榜样。
问一个正确的问题。
确定、获取和准备正确的数据 查明和应用机器学习算法,评估模型的性能并调整使用和提出模型
奖金课程结束时将结束,并提供更多资源继续你的机器学习旅程。
所以我邀请你们加入我 后院数据科学家 来一个绝妙的旅程 解开机器学习数据科学的秘密
现在就签约,我们到另一边见