Машинное обучение в Python: Machine Learning & Data Science
What you'll learn
- Построение моделей машинного обучения с учителем (Supervised Learning)
- Применение NumPy для работы с числами в Python
- Применение Seaborn для создания красивых графиков визуализации данных
- Применение Pandas для манипуляции с данными в Python
- Применение Matplotlib для детальной настройки визуализаций данных в Python
- Конструирование признаков (Feature Engineering) на реалистичных примерах
- Алгоритмы регрессии для предсказания непрерывных переменных
- Навыки подготовки данных к машинному обучению
- Алгоритмы классификации для предсказания категориальных переменных
- Создание портфолио проектов машинного обучения и Data Science
- Работа с Scikit-Learn для применения различных алгоритмов машинного обучения
- Быстрая настройка Anaconda для работ по машинному обучению
- Понимание полного цикла этапов работ по машинному обучению
Requirements
- Базовые знания Python (на уровне функций)
Description
Добро пожаловать на самый полный курс по Машинному Обучению и Data Science!
Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Data Science и машинному обучению с помощью Python.
Этот объёмный курс может заменить Вам целый набор других курсов, которые могут стоить в десятки раз больше.
В этом курсе Вы изучите следующие темы:
Программирование в Python (экспресс-курс)
NumPy в Python
Детальное изучение Pandas для анализа и предварительной обработки данных
Детальное изучение Seaborn для визуализации данных (включая Matplotlib для кастомизации графиков)
Машинное обучение с помощью SciKit Learn, включая следующие темы:
Linear Regression - Линейная Регрессия
Regularization - Регуляризация
Lasso Regression - Лассо-Регрессия
Ridge Regression - Ридж-Регрессия
Регуляризация Elastic Net
Logistic Regression - Логистическая регрессия
K Nearest Neighbors - Метод К-ближайших соседей
Decision Trees - Деревья решений
Random Forests - Случайные леса
AdaBoost, GradientBoosting - Адаптивный бустинг, Градиентный бустинг
Natural Language Processing - Обработка языковых данных
K Means Clustering - Кластеризация К-средних
Hierarchical Clustering - Иерархическая кластеризация
DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) - Кластеризация на основе плотности данных
PCA - Principal Component Analysis - Метод главных компонент
И многое, многое другое!
Внутри курса находится набор блокнотов Jupyter Notebook с русском языке с примерами кода и детальным описанием. Для каждой лекции это отдельные блокноты, которые разложены по папкам с соответствии с разделами курса. Так что Вы сможете не только просмотреть видео-лекции, но и прочитать блокноты. Это особенно удобно, когда Вам нужно что-то вспомнить или быстро пробежаться по материалу в поисках нужной информации.
Как всегда, мы очень ценим возможность стать Вашими инструкторами по Data Science, машинному обучению и Python. Надеемся, что Вы запишетесь на этот курс и прокачаете Ваши навыки!
Who this course is for:
- Начинающие разработчики Python, интересующиеся машинным обучением и Data Science
Instructors
- 4.6 Instructor Rating
- 1,205,647 Reviews
- 4,002,245 Students
- 87 Courses
Jose Marcial Portilla has a BS and MS in Mechanical Engineering from Santa Clara University and years of experience as a professional instructor and trainer for Data Science, Machine Learning and Python Programming. He has publications and patents in various fields such as microfluidics, materials science, and data science. Over the course of his career he has developed a skill set in analyzing data and he hopes to use his experience in teaching and data science to help other people learn the power of programming, the ability to analyze data, and the skills needed to present the data in clear and beautiful visualizations. Currently he works as the Head of Data Science for Pierian Training and provides in-person data science and python programming training courses to employees working at top companies, including General Electric, Cigna, SalesForce, Starbucks, McKinsey and many more. Feel free to check out the website link to find out more information about training offerings.
- 4.6 Instructor Rating
- 3,569 Reviews
- 20,600 Students
- 5 Courses
*** For English, please scroll down ***
Всем привет! :)
На основной работе я занимаюсь построением аналитических решений для крупнейших Заказчиков как в России, так и за рубежом. Эти решения требуют обработки больших объёмов данных - это озёра данных (Data Lake) и хранилища данных (Data Warehouse), информацию из которых нужно обрабатывать, в том числе с помощью SQL и Python. Опыт работы более 18 лет.
Также я периодически провожу обучающие курсы (тренинги) для программистов по базам данных и другим темам. Это формат обучения "в учебном классе" для Заказчиков.
В качестве хобби занимаюсь разработкой под iOS и Web.
Высшее техническое и высшее экономическое образование.
Добро пожаловать на мои авторские курсы.:)
ENGLISH
Hello, Everyone! :)
My primary job is all about large scale data analytics. More than 18 years of experience working with enterprise data warehouses and data lakes, processing data using various tools, including SQL and Python.
I also teach various in-class trainings for Customers.
As a hobby, I do programming for iOS and Web.
I have a Masters degree in Mathematics / Computer Science, and a Masters degree in Economics.
I welcome you to my courses.:)
- 4.6 Instructor Rating
- 1,216,268 Reviews
- 3,924,690 Students
- 94 Courses
Pierian Training stands as a premier provider in the realms of Data Science and Machine Learning education, offering both in-person and virtual instructor-led training tailored for enterprises. Explore our comprehensive profile to discover a wide range of courses designed to enhance your professional skills and organizational capabilities. Feel free to contact us if you have any questions in the link on our profile!