Machine Learning - Python & R In Data Science APK

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Complete machine learning data science course.

Voller udemy Kurs kostenlos.
Was du lernen wirst


Master Machine Learning auf Python & R.
Machen Sie sich mit vielen Modellen des maschinellen Lernens vertraut
Machen Sie genaue Vorhersagen
Machen Sie eine leistungsstarke Analyse
Erstellen Sie robuste Modelle für maschinelles Lernen
Schaffen Sie einen starken Mehrwert für Ihr Unternehmen
Verwenden Sie maschinelles Lernen für persönliche Zwecke
Behandeln Sie bestimmte Themen wie Reinforcement Learning, NLP und Deep Learning
Behandeln Sie fortgeschrittene Techniken wie die Reduzierung der Dimensionalität
Wissen, welches Modell für maschinelles Lernen für jede Art von Problem ausgewählt werden muss
Bauen Sie eine Armee leistungsstarker Modelle für maschinelles Lernen auf und wissen Sie, wie Sie diese kombinieren können, um jedes Problem zu lösen


Beschreibung
Interessiert an maschinellem Lernen? Dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie!

Dieser Kurs wurde von zwei professionellen Data Scientists entwickelt, damit wir unser Wissen teilen und Ihnen helfen können, komplexe Theorien, Algorithmen und Codierungsbibliotheken auf einfache Weise zu erlernen.

Wir führen Sie Schritt für Schritt in die Welt des maschinellen Lernens. Mit jedem Tutorial entwickeln Sie neue Fähigkeiten und verbessern Ihr Verständnis für dieses herausfordernde, aber lukrative Teilgebiet der Datenwissenschaft.

Dieser Kurs macht Spaß und ist aufregend, aber gleichzeitig tauchen wir tief in das maschinelle Lernen ein. Es ist folgendermaßen aufgebaut:

Teil 1 - Datenvorverarbeitung
Teil 2 - Regression: Einfache lineare Regression, multiple lineare Regression, Polynomregression, SVR, Entscheidungsbaumregression, zufällige Waldregression
Teil 3 - Klassifizierung: Logistische Regression, K-NN, SVM, Kernel-SVM, Naive Bayes, Entscheidungsbaumklassifizierung, zufällige Waldklassifizierung
Teil 4 - Clustering: K-Mittel, hierarchisches Clustering
Teil 5 - Assoziationsregeln lernen: Apriori, Eclat
Teil 6 - Reinforcement Learning: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling
Teil 7 - Verarbeitung natürlicher Sprache: Bag-of-Word-Modell und Algorithmen für NLP
Teil 8 - Deep Learning: Künstliche Neuronale Netze, Faltungs-Neuronale Netze
Teil 9 - Reduzierung der Dimensionalität: PCA, LDA, Kernel PCA
Teil 10 - Modellauswahl und -verstärkung: k-fache Kreuzvalidierung, Parameteroptimierung, Rastersuche, XGBoost
Darüber hinaus enthält der Kurs viele praktische Übungen, die auf Beispielen aus der Pr**** basieren. Sie werden also nicht nur die Theorie lernen, sondern auch einige praktische Übungen zum Erstellen eigener Modelle erhalten.

Als Bonus enthält dieser Kurs sowohl Python- als auch R-Code-Vorlagen, die Sie herunterladen und für Ihre eigenen Projekte verwenden können.

Für wen dieser Kurs ist:
Jeder, der sich für maschinelles Lernen interessiert.
Schüler, die mindestens High-School-Kenntnisse in Mathematik haben und maschinelles Lernen lernen möchten.
Alle fortgeschrittenen Personen, die die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen, einschließlich der klassischen Algorithmen wie lineare Regression oder logistische Regression, aber mehr darüber erfahren und die verschiedenen Bereiche des maschinellen Lernens erkunden möchten.
Alle Personen, die mit dem Codieren nicht so vertraut sind, sich aber für maschinelles Lernen interessieren und es einfach auf Datensätze anwenden möchten.
Alle College-Studenten, die eine Karriere in Data Science beginnen möchten.
Alle Datenanalysten, die im maschinellen Lernen aufsteigen möchten.
Alle Personen, die mit ihrer Arbeit nicht zufrieden sind und Data Scientist werden möchten.
Alle Personen, die mithilfe leistungsstarker Tools für maschinelles Lernen einen Mehrwert für ihr Unternehmen schaffen möchten.