Sobre este aplicativo
Este aplicativo é uma excelente opção para iniciantes aprenderem a ciência de dados por meio de tutoriais de vídeo interativos e lições gratuitamente. Além disso, este aplicativo não requer nenhum processo de inscrição que o torne extremamente fácil de usar e conveniente.★ O que você aprenderá neste curso? ★
1. O curso fornece a caixa de ferramentas inteira que você precisa para se tornar um cientista de dados
2. Preencha seu currículo com habilidades de ciência de dados da demanda
3. Aprenda análise estatística, programação Python com Numpy, pandas, matplotlib e Seaborn
4. Aprenda Análise Estatística Avançada, Tableau, Machine Learning With Stats Models e Scikit-Learn, aprendizado profundo com Tensorflow
5. Impressione os entrevistadores, mostrando uma compreensão do campo de ciência de dados
6. Entenda a matemática por trás do aprendizado de máquina
7. Comece a codificar em Python e aprenda a usá -lo para análise estatística
8. Realize regressões lineares e logísticas no Python
9. Seja capaz de criar algoritmos de aprendizado de máquina em Python, usando Numpy, StatsModels e Scikit-Learn
10. Aplique suas habilidades a casos de negócios da vida real
11. Use estruturas de aprendizado profundo de última geração, como o Tensorflow do Google
12. Desenvolva uma intuição de negócios ao codificar e resolver tarefas com big data
13. Desdobrar o poder das redes neurais profundas
14. Melhore os algoritmos de aprendizado de máquina, estudando subjacentes, excesso de ajuste, treinamento, validação
15. Aqueça os dedos, pois você estará ansioso para aplicar tudo o que aprendeu aqui a cada vez mais situações da vida real
16. Torne -se um cientista de dados e seja contratado
17. Aprendizado de máquina mestre e use -o no trabalho
18. Aprendizagem profunda, transferência de aprendizado e redes neurais usando o mais recente TensorFlow 2.0
19. Use ferramentas modernas que grandes empresas de tecnologia como Google, Apple, Amazon e Meta Use
20. Apresentar projetos de ciência de dados para gerenciamento e partes interessadas
21. Saiba qual modelo de aprendizado de máquina para escolher para cada tipo de problema
22. Estudos e projetos de caso da vida real para entender como as coisas são feitas no mundo real
23. Aprenda as melhores práticas quando se trata de fluxo de trabalho de ciência de dados
24. Implementar algoritmos de aprendizado de máquina
25. Aprenda a programar em Python usando o mais recente Python 3
26. Como melhorar seus modelos de aprendizado de máquina
27. Aprenda a pré -processar dados, limpar dados e analisar grandes dados.
28. Construa um portfólio de trabalho para ter em seu currículo
29. Configuração do ambiente do desenvolvedor para ciência de dados e aprendizado de máquina
30. Aprendizagem supervisionada e não supervisionada
31. Aprendizado de máquina em dados de séries temporais
32. Explore grandes conjuntos de dados usando ferramentas de visualização de dados como Matplotlib e Seaborn
33. Explore grandes conjuntos de dados e dados de disputa usando pandas
34. Aprenda Numpy e como é usado no aprendizado de máquina
35. Um portfólio de projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina para se inscrever em empregos no setor com todos os códigos e notebooks fornecidos
36. Aprenda sobre engenharia de dados e como ferramentas como Hadoop, Spark e Kafka são usadas na indústria
37. Todo o processo de ciência de dados
38. Conceitos de nuvem e aplicação na ciência de dados
39. Conceitos de banco de dados
40. Fundamentos das estatísticas, conforme necessário na ciência de dados
41. Visualizações para mineração e apresentação de dados
42. Uma visão geral sobre o aprendizado estatístico
43. os itens essenciais do aprendizado de máquina
44. Python mais avançado para se aplicar à ciência de dados
45. Entenda o básico da probabilidade
46. Ser capaz de implementar estatísticas básicas
47. Entenda como usar várias distribuições estatísticas
48. Aplique métodos estatísticos e testes de hipótese aos problemas de negócios
49. Entenda como os modelos de regressão funcionam
50. Implemente ANOVA de uma maneira e de duas maneiras
51. Ser capaz de entender diferentes tipos de dados
★ Isenção de responsabilidade ★
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★ Crédito do ícone ★
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