Мы живем в эпоху, когда выбор просто безграничен. Особенно в отношении Образования! Из-за множества онлайн-курсов по науке о данных сложно определить, с чего начать свой путь.
Как насчет того, чтобы начать свое путешествие по ОБУЧЕНИЮ МАШИНАМ БЕСПЛАТНО?
С момента своего создания Analytics Vidhya прилагает все усилия, чтобы объяснить науку о данных как можно более простым способом. В прошлом месяце мы помогли тысячам людей без каких-либо предварительных знаний о Python и машинном обучении начать свой путь к машинному обучению, причем бесплатно!
В настоящее время машинное обучение - это та золотая мечта, которую все хотят, но не знают, как ее осуществить. И именно здесь на помощь приходит Analytics Vidhya со своей волшебной палочкой. Наши курсы стали эталоном качества содержания, и мы придумали еще один курс только для начинающих, который тоже бесплатный.
Итак, если вы тоже тот, кто спрашивает себя: С чего мне начать свой путь к машинному обучению?, Ответ будет Сертификационный курс по машинному обучению для начинающих!
Обзоры сертификационного курса по машинному обучению для начинающих
Звучит заманчиво, правда!
Давайте углубимся в это и разберемся, для кого этот курс.
Что такое сертификационный курс по машинному обучению для начинающих?
Сертификационный курс по машинному обучению для начинающих - это БЕСПЛАТНАЯ пошаговая онлайн-программа для начинающих, в которой можно изучить основы машинного обучения, услышать мнение отраслевых экспертов и специалистов по науке о данных и применить полученные знания на хакатонах по машинному обучению. !
Мы рассмотрим Python для науки о данных, важность статистики и EDA, интуицию, лежащую в основе нескольких алгоритмов машинного обучения, а затем решим тематические исследования / проекты с использованием концепций машинного обучения в Python.
Таким образом, если вы потратите на этот курс 8–10 часов в неделю, вы сможете пройти весь курс за 6–8 недель.
Это идеальная отправная точка для того, чтобы начать вашу карьеру в области машинного обучения и сделать ОГРОМНЫЙ шаг к роли специалиста по обработке данных вашей мечты. Мы верим в целостный подход к обучению, и с чего еще лучше начать, кроме комплексного курса? именно поэтому мы разработали Сертификационный курс по машинному обучению для начинающих!
Что я узнаю из этого курса?
- Библиотеки Python, такие как Numpy, Pandas и т. Д., Для эффективного анализа ваших данных.
- Важность статистики и исследовательского анализа данных (EDA) в области науки о данных.
- Линейная регрессия, логистическая регрессия и деревья решений для построения моделей машинного обучения.
- Узнайте, как решать задачи классификации и регрессии с помощью машинного обучения.
- Как оценить ваши модели машинного обучения, используя правильные оценочные показатели?
- Повысьте точность своей модели машинного обучения с помощью разработки функций
Джекпот: после успешного завершения курса вам будет предоставлен сертификат с поддержкой блокчейна от Analytics Vidhya с пожизненным сроком действия.
Проекты, охваченные сертификационным курсом по машинному обучению
- Прогнозирование оттока клиентов
Этот проект требует от вас прогнозирования склонности к оттоку для каждого клиента.
- Прогноз продолжительности поездки на такси Нью-Йорка
Этот проект будет охватывать методы извлечения важных характеристик и точного прогнозирования продолжительности поездки для поездок на такси в Нью-Йорке с использованием данных комиссии TLC в Нью-Йорке.
Для кого предназначен сертификационный курс по машинному обучению?
Сертификационный курс по машинному обучению предназначен для всех, кто:
- Новичок в машинном обучении
- Хочет начать свой путь машинного обучения
- Хочет узнать об основных алгоритмах машинного обучения
- Заинтересован в практической учебной среде
- Хочет практиковать и расширять имеющиеся знания о машинном обучении
Но подождите, каковы предпосылки?
Этот курс не требует предварительных знаний о Data Science или каких-либо инструментах.
И так, чего же ты ждешь? Запишитесь на Сертификационный курс по машинному обучению для начинающих! БЕСПЛАТНО и начните свое учебное путешествие уже сегодня!
Первоначально опубликовано на https://www.analyticsvidhya.com 8 октября 2021 г.