このアプリについて
このアプリは、初心者がインタラクティブなビデオチュートリアルやレッスンを無料で学習するのに最適な選択肢です。また、このアプリは、非常にユーザーフレンドリーで便利に使用できるサインアッププロセスを必要としません。★このコースで何を学びますか？ ★
1.コースは、データサイエンティストになるために必要なツールボックス全体を提供します
2.需要のあるデータサイエンススキルで履歴書を埋める
3.統計分析、Numpy、Pandas、Matplotlib、およびSeabornを使用したPythonプログラミングを学ぶ
4.高度な統計分析、タブロー、統計モデルを使用した機械学習、Scikit-Learn、Tensorflowを使用した深い学習を学ぶ
5.データサイエンス分野の理解を示すことでインタビュアーを感動させる
6.機械学習の背後にある数学を理解します
7. Pythonでコーディングを開始し、統計分析に使用する方法を学びます
8. Pythonで線形およびロジスティック回帰を実行します
9. Numpy、Statsmodels、Scikit-Learnを使用して、Pythonで機械学習アルゴリズムを作成できる
10.実際のビジネスケースにスキルを適用します
11. GoogleのTensorflowなどの最先端の深い学習フレームワークを使用する
12.ビッグデータでタスクをコーディングおよび解決しながら、ビジネスの直観を開発する
13.深いニューラルネットワークの力を展開します
14.体調、過剰適合、トレーニング、検証を研究することにより、機械学習アルゴリズムを改善する
15.ここで学んだことをますます現実的な状況に適用したいので、指を温めます
16.データサイエンティストになり、雇われます
17.マスター機械学習とそれを仕事に使用する
18.最新のTensorflow 2.0を使用した深い学習、転送学習、ニューラルネットワーク
19. Google、Apple、Amazon、Metaの使用などの大企業が使用する最新のツールを使用する
20.管理および利害関係者にデータサイエンスプロジェクトを提示します
21.各タイプの問題に対して選択する機械学習モデルを学ぶ
22.実生活では、現実の世界で物事がどのように行われるかを理解するためのプロジェクト
23.データサイエンスワークフローに関しては、ベストプラクティスを学ぶ
24.機械学習アルゴリズムを実装します
25.最新のPython 3を使用してPythonでプログラムする方法を学ぶ
26.機械学習モデルを改善する方法
27.データを事前に処理し、データをクリーニングし、大規模なデータを分析することを学びます。
28.履歴書に置くための作業ポートフォリオを構築する
29.データサイエンスと機械学習のための開発者環境のセットアップ
30.監督された監視されていない学習
31.時系列データの機械学習
32. MatplotlibやSeabornなどのデータ視覚化ツールを使用して、大きなデータセットを探索します
33.パンダを使用して、大きなデータセットを探索し、データを書き留めます
34. numpyとそれが機械学習でどのように使用されるかを学ぶ
35.データサイエンスおよび機械学習プロジェクトのポートフォリオは、すべてのコードとノートブックが提供された業界での仕事に応募する
36.データエンジニアリングと、Hadoop、Spark、Kafkaなどのツールが業界でどのように使用されるかを学びます
37.データサイエンスプロセス全体
38.データサイエンスにおけるクラウドの概念とアプリケーション
39.データベースの概念
40.データサイエンスで必要に応じて統計基本
41.データマイニングとプレゼンテーションの視覚化
42.統計学習の概要
43.機械学習の本質
44.データサイエンスに適用するためのより高度なPython
45.確率の基本を理解する
46.基本統計を実装できる
47.さまざまな統計分布の使用方法を理解します
48.統計的方法と仮説検査をビジネス上の問題に適用する
49.回帰モデルの仕組みを理解します
50.片道と双方のANOVAを実装します
51.さまざまな種類のデータを理解できる
★免責事項★
開発者は、特に明記しない限り、このアプリに組み込まれたビデオのクレジットを主張していません。このアプリに埋め込まれたビデオは、その尊敬のある所有者に対する著作権です。このアプリにあなたに属するビデオが表示され、このアプリに表示されたくない場合は、電子メールでお問い合わせください。すぐに削除されます。
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