À propos de cette application
Cette application est un excellent choix pour les débutants qui souhaitent apprendre la science des données grâce à des didacticiels vidéo interactifs et des leçons gratuites. De plus, cette application ne nécessite aucun processus d'inscription, ce qui la rend extrêmement conviviale et pratique à utiliser.★ Qu'allez-vous apprendre dans ce cours ? ★
1. Le cours fournit toute la boîte à outils dont vous avez besoin pour devenir un data scientist
2. Remplissez votre CV avec des compétences en science des données recherchées
3. Apprenez l'analyse statistique, la programmation Python avec NumPy, pandas, matplotlib et Seaborn
4. Apprenez l'analyse statistique avancée, Tableau, l'apprentissage automatique avec des modèles de statistiques et scikit-learn, l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow
5. Impressionnez les enquêteurs en montrant une compréhension du domaine de la science des données
6. Comprendre les mathématiques derrière l'apprentissage automatique
7. Commencez à coder en Python et apprenez à l'utiliser pour l'analyse statistique
8. Effectuer des régressions linéaires et logistiques en Python
9. Être capable de créer des algorithmes d'apprentissage automatique en Python, en utilisant NumPy, statsmodels et scikit-learn
10. Appliquez vos compétences à des analyses de rentabilisation réelles
11. Utilisez des frameworks de Deep Learning à la pointe de la technologie tels que TensorFlow de Google
12. Développer une intuition commerciale tout en codant et en résolvant des tâches avec le Big Data
13. Déployez la puissance des réseaux de neurones profonds
14. Améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique en étudiant le sous-ajustement, le surajustement, la formation, la validation
15. Échauffez-vous les doigts car vous aurez hâte d'appliquer tout ce que vous avez appris ici à de plus en plus de situations réelles
16. Devenez Data Scientist et faites-vous embaucher
17. Maîtriser l'apprentissage automatique et l'utiliser au travail
18. Apprentissage en profondeur, apprentissage par transfert et réseaux de neurones utilisant le dernier Tensorflow 2.0
19. Utilisez des outils modernes que les grandes entreprises technologiques comme Google, Apple, Amazon et Meta utilisent
20. Présenter les projets de Data Science à la direction et aux parties prenantes
21. Apprenez quel modèle d'apprentissage automatique choisir pour chaque type de problème
22. Études de cas réels et projets pour comprendre comment les choses se font dans le monde réel
23. Apprenez les meilleures pratiques en matière de flux de travail de science des données
24. Implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique
25. Apprenez à programmer en Python en utilisant le dernier Python 3
26. Comment améliorer vos modèles d'apprentissage automatique
27. Apprenez à prétraiter les données, à les nettoyer et à analyser des données volumineuses.
28. Construisez un portefeuille de travaux à avoir sur votre CV
29. Configuration de l'environnement de développement pour la science des données et l'apprentissage automatique
30. Apprentissage supervisé et non supervisé
31. Apprentissage automatique sur les données de séries chronologiques
32. Explorez de grands ensembles de données à l'aide d'outils de visualisation de données comme Matplotlib et Seaborn
33. Explorez de grands ensembles de données et gérez les données à l'aide de Pandas
34. Apprenez NumPy et comment il est utilisé dans l'apprentissage automatique
35. Un portefeuille de projets de science des données et d'apprentissage automatique pour postuler à des emplois dans l'industrie avec tous les codes et cahiers fournis
36. En savoir plus sur l'ingénierie des données et comment des outils comme Hadoop, Spark et Kafka sont utilisés dans l'industrie
37. L'ensemble du processus de science des données
38. Concepts et applications cloud en science des données
39. Notions de base de données
40. Fondamentaux des statistiques nécessaires en science des données
41. Visualisations pour l'exploration de données et la présentation
42. Un aperçu de l'apprentissage statistique
43. L'essentiel de l'apprentissage automatique
44. Python plus avancé à appliquer à la science des données
45. Comprendre les bases de la probabilité
46. Être capable de mettre en œuvre des statistiques de base
47. Comprendre comment utiliser diverses distributions statistiques
48. Appliquer des méthodes statistiques et des tests d'hypothèses aux problèmes de l'entreprise
49. Comprendre le fonctionnement des modèles de régression
50. Implémenter l'ANOVA à une voie et à deux voies
51. Être capable de comprendre différents types de données
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