- Регистрация
- 26.05.2022
- Сообщения
- 26 722
- Реакции
- 185
- Баллы
- 63
Машинное обучение в Python: Machine Learning & Data Science
Изучите NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn и многое другое! Осваивайте Искусственный Интеллект на практике
Курс на русском языке!
Описание
Добро пожаловать на самый полный курс по Машинному Обучению и Data Science!
Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по data science и машинному обучению с помощью Python.
Это русскоязычная версия курса, который Хосе и его команда готовили больше года. И это уже после того, как предыдущие курсы прошли более 2 миллионов слушателей.
Этот объёмный курс может заменить Вам целый набор других курсов, которые могут стоить в десятки раз больше.
В этом курсе Вы изучите следующие темы:
Программирование в Python (экспресс-курс)
NumPy в Python
Детальное изучение Pandas для анализа и предварительной обработки данных
Детальное изучение Seaborn для визуализации данных (включая Matplotlib для кастомизации графиков)
Машинное обучение с помощью SciKit Learn, включая следующие темы:
Linear Regression - Линейная Регрессия
Regularization - Регуляризация
Lasso Regression - Лассо-Регрессия
Ridge Regression - Ридж-Регрессия
Регуляризация Elastic Net
Logistic Regression - Логистическая регрессия
K Nearest Neighbors - Метод К-ближайших соседей
Decision Trees - Деревья решений
Random Forests - Случайные леса
AdaBoost, GradientBoosting - Адаптивный бустинг, Градиентный бустинг
Natural Language Processing - Обработка языковых данных
K Means Clustering - Кластеризация К-средних
Hierarchical Clustering - Иерархическая кластеризация
DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) - Кластеризация на основе плотности данных
PCA - Principal Component Analysis - Метод главных компонент
И многое, многое другое!
Внутри курса находится набор блокнотов Jupyter Notebook с русском языке с примерами кода и детальным описанием. Для каждого лекции это отдельные блокноты, которые разложены по папкам с соответствии с разделами курса. Так что Вы сможете не только просмотреть видео-лекции, но и прочитать блокноты. Это особенно удобно, когда Вам нужно что-то вспомнить или быстро пробежаться по материалу в поисках нужной информации.
Как всегда, мы очень ценим возможность стать Вашими инструкторами по data science, машинному обучению и Python. Надеемся, что Вы запишитесь на этот курс и прокачаете Ваши навыки!
www.udemy.com/course/python-machine-learning-data-science-russian/
Изучите NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn и многое другое! Осваивайте Искусственный Интеллект на практике
Курс на русском языке!
Описание
Добро пожаловать на самый полный курс по Машинному Обучению и Data Science!
Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по data science и машинному обучению с помощью Python.
Это русскоязычная версия курса, который Хосе и его команда готовили больше года. И это уже после того, как предыдущие курсы прошли более 2 миллионов слушателей.
Этот объёмный курс может заменить Вам целый набор других курсов, которые могут стоить в десятки раз больше.
В этом курсе Вы изучите следующие темы:
Программирование в Python (экспресс-курс)
NumPy в Python
Детальное изучение Pandas для анализа и предварительной обработки данных
Детальное изучение Seaborn для визуализации данных (включая Matplotlib для кастомизации графиков)
Машинное обучение с помощью SciKit Learn, включая следующие темы:
Linear Regression - Линейная Регрессия
Regularization - Регуляризация
Lasso Regression - Лассо-Регрессия
Ridge Regression - Ридж-Регрессия
Регуляризация Elastic Net
Logistic Regression - Логистическая регрессия
K Nearest Neighbors - Метод К-ближайших соседей
Decision Trees - Деревья решений
Random Forests - Случайные леса
AdaBoost, GradientBoosting - Адаптивный бустинг, Градиентный бустинг
Natural Language Processing - Обработка языковых данных
K Means Clustering - Кластеризация К-средних
Hierarchical Clustering - Иерархическая кластеризация
DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) - Кластеризация на основе плотности данных
PCA - Principal Component Analysis - Метод главных компонент
И многое, многое другое!
Внутри курса находится набор блокнотов Jupyter Notebook с русском языке с примерами кода и детальным описанием. Для каждого лекции это отдельные блокноты, которые разложены по папкам с соответствии с разделами курса. Так что Вы сможете не только просмотреть видео-лекции, но и прочитать блокноты. Это особенно удобно, когда Вам нужно что-то вспомнить или быстро пробежаться по материалу в поисках нужной информации.
Как всегда, мы очень ценим возможность стать Вашими инструкторами по data science, машинному обучению и Python. Надеемся, что Вы запишитесь на этот курс и прокачаете Ваши навыки!
www.udemy.com/course/python-machine-learning-data-science-russian/