数据科学与机器学习学习训练营入门到精通

欢迎来到最深入和引人入胜的机器学习&数据科学训练营，旨在为您提供成功投身人工智能领域所需的实际技能和知识。这个全面的课程专为初学者和有志向的职业人士量身定制，从基础知识到高级主题，强调Python编程和真实应用。在这个全面的训练营中，通过Python掌握机器学习、深度学习和数据科学，从初学者变成专家，掌握构建强大AI模型、解决实际问题、在2024年实现梦想工作所需的技能。掌握数据科学基础知识：学习如何有效地处理数据，从收集和清理到分析和可视化。掌握诸如NumPy、Pandas和Matplotlib等Python库，用于数据操作和探索。发现数据预处理技术的潜力，以增强模型的性能。使用Python深入了解机器学习的潜力：深入了解机器学习算法的核心概念，包括回归、分类和聚类。使用Scikit-learn实施流行的机器学习算法，这是Python中的ML首选库。构建您自己的预测模型，并使用真实数据集评估其准确性。Data Science & Machine Learning Study Bootcamp: From A to Z

启动您的数据科学和机器学习职业：通过在实际项目和案例研究上工作，获得实践经验。学会在生产环境中部署您的模型，创造实际影响。通过职业指导和技巧，为技术面试作准备，实现梦想工作。为什么选择这个课程：覆盖Data Science、ML和Deep Learning的所有基本方面的全面课程与Python。通过实际练习、项目和测验的实践方法，加深学习。从领域中经验丰富的专业人员那里获得专家指导。终身访问课程材料，这样您就可以按自己的节奏学习，并在需要时重温概念。积极的社区支持，与其他学习者联系并解决问题。无论您是完全初学者还是有些先前经验，这个训练营都将为您提供在数据科学和机器学习充满活力的世界中脱颖而出的知识和技能。立即注册，开始您在人工智能领域中获得丰厚职业生涯的旅程！您将学到什么：Python用于数据科学与机器学习：掌握Python，数据专业人士首选语言，以及用于有效操作、分析和可视化数据的基本库（NumPy、Pandas、Matplotlib）。

机器学习基础知识：深入了解ML算法（线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林）、模型评估和部署。数据科学要点：学会处理数据，执行探索性数据分析（EDA）、特征工程，并提取有意义的见解以推动决策。
实际项目：将您所学应用于实际项目，建立展示您技能的作品集，展示给潜在雇主。
职业准备：获得构建强大简历、在技术面试中脱颖而出以及在就业市场中航行的专家指导。
为什么选择这个课程：2024 版本：完全更新，具有最新的ML & DS技术、库和行业最佳实践。
实践学习：沉浸于实际练习、实际项目和测验中，以加强您的理解。
专家指导：从经验丰富的数据科学家和ML工程师那里学习，他们热衷于分享自己的知识。
终身访问：按照自己的节奏学习，随时随地，每当需要复习材料时。
支持性社区：与其他学习者联系，在需要时获得帮助，并在项目上进行合作。
无需任何经验。无论你是完全初学者还是希望提升现有技能，这门课程都会让你成为一名能胜任机器学习和数据科学工作者的专业人士，准备好应对人工智能驱动世界的挑战。现在报名，释放你在机器学习和数据科学领域的潜力！

创立于 Temotec 学习学院
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 千赫，2 通道
类型：在线学习 | 语言：英语 | 时长：119 讲座（13 小时 31 分钟）| 大小：6 GB

精通 Python 用于机器学习和数据科学。构建人工智能应用程序，通过面试，实现梦想工作。

你将学到什么：
数据科学基础：掌握数据科学核心概念和原则。
使用 Python 进行数据分析：利用 Python 库，如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 进行数据操作和可视化。
机器学习算法：使用 Scikit-learn 理解和实施回归、分类和聚类算法。
模型构建和评估：学会建立预测模型，并使用真实数据集评估其准确性。
数据预处理技术：掌握基本的数据清理、转换和特征工程方法。
实际应用：将数据科学技能应用于实际项目和案例研究。
模型部署：深入了解在生产环境中部署机器学习模型的见解。
职业准备：获得关于准备技术面试和构建数据科学作品集的指导。
Python 编程用于数据科学：巩固 Python 技能，用于数据科学任务。
数据可视化：创建信息丰富且视觉上吸引人的数据可视化，以传达见解。

要求：
建议具有基本的 Python 编程知识，但并非必需。该课程将涵盖数据科学的基本Python概念。
具有学习和尝试数据的意愿至关重要。
有一台计算机，并具有安装必要软件和库的互联网连接。
不需要具备数据科学或机器学习的先前经验。