11月30日 - 2020年12月4日
虚拟课堂,
在线的
AI基础:数据科学与机器学习
密集型崩溃 - 课程:为ML和数据科学获得坚实的基础
5半年的虚拟教室
课程大纲
5半年的虚拟教室
本课程将介绍数据科学和机器学习概念,并让您将它们放入由专家培训师,作家和顾问,Rick Copeland的练习,他拥有20多年的行业和培训经验。该课程专为那些想要热切地获得数据科学和机器学习的人而设计。我们的专家培训师将通过核心Python数据科学工具,Scikit-Learn机器学习工具包,并探讨使用Python的机器学习的实际问题,包括数据清理,预处理和评估。
什么让这门课程分开?
有关如何准备机器学习的详细指南
交叉评估机器学习模型的性能
用Python数据科学的经验
真实世界解决方案为您的行业和角色定制
参加5天半天的虚拟课堂,您将能够:
具有核心Python数据科学,可视化和的实践经验
机器学习工具理解监督VS无监督机器
学习
了解如何构建分类和回归决策树
了解如何准备机器学习数据,包括预处理,
清洁,功能选择和工程
能够使用交叉验证来评估机器的性能
学习模式
通过现代化的应用,提高客户体验
推荐人,搜索排名和时间序列预测
从自动化数据可视化进行更好的决策
通过自动化重复任务节省时间和金钱
从更准确的数据分析中获得见解
机器学习与数据科学的坚实基础
你的教师
代表将由我们经验丰富的教练领导,具有丰富的现实世界数据科学和机器学习经验 - 专业从事Python编程。