Curs de date de masterat

• Program intensiv de 6 luni
• Lucrări de colaborare cu mentorii
• Master Statistici, învățare în mașină, învățare profundă și AI
• Aflați instrumente cum ar fi Python, TensorFlow, Spark, R și Tableau

DURATĂ/>

24 de săptămâni

EFORT

10-15 ore / Săptămână

CARIERE

Analist de afaceri, analist de date, arhitect de date, administrator de date, manager de date, cercetător de date

Cursul predă statistici pentru analiza afacerii, algoritmi de învățare a mașinilor, învățare profundă cu TensorFlow și programare cu Python. Acesta vă va ajuta să explorați, să analizați și să interpretați diferite tipuri de date./>

De ce ar trebui să luați acest curs/>

Experiența ACADGILD/>

Ce veți învăța în acest curs/>

• Programarea în Python și R
  • Piton
  • Condiționate și bucle
  • String și obiecte listă
  • funcţii
  • Excepție de manipulare
  • Programare de baze de date
    * Sesiunile pe R nu sunt vii, ci în ritm propriu

• Dificultăți de date

• Citirea fișierelor CSV, JSON, XML și HTML utilizând Python

• NumPy

• Bibliotecile Scipy

• Încărcarea, curățarea, transformarea, îmbinarea și redimensionarea datelor

• Statistici și probabilități

• Statisticile descriptive

• Statistici deduse

• Testarea ipotezelor

• Concepte statistice în Python

• Modele de învățare a mașinilor cu Python

• Construirea modelelor folosind algoritmi

• Regresie liniară și logistică

• Copacii de decizie

• Mașini vectoriale de suport (SVM)

• Păduri aleatoare

• XGBoost

• K cel mai apropiat vecin

• Analiza componentelor principale

• Analiza textelor și previzionarea seriilor de timp

• Învățarea profundă folosind TensorFlow

• Introducere în învățarea profundă

• Înțelegerea rețelei neuronale prin TensorFlow

• Convoluţie

• Vizualizarea datelor folosind Matplotlib și Tableau

• Vizualizări interactive cu Matplotlib,

• Vizualizări de date utilizând Tableau

• Table de bord și tablou de bord

• Integrarea Tableau și R
  Sesiunile de pe tableau nu sunt vii, ci în ritm propriu

• Manipularea datelor mari cu Spark

• Introducere în datele mari

• RDD în Spark, cadre de date

• Spark streaming, MLib