Unduh Data Science (Full Course) di PC Dengan Emulator GameLoop

Data Science (Full Course) di PC

Data Science (Full Course), berasal dari pengembang SikApps Academy, berjalan di sistem Android di masa lalu.

Sekarang, Anda dapat memainkan Data Science (Full Course) di PC dengan GameLoop dengan lancar.

Unduh di perpustakaan GameLoop atau hasil pencarian. Tidak ada lagi memperhatikan baterai atau panggilan frustasi pada waktu yang salah lagi.

Nikmati saja Data Science (Full Course) PC di layar besar secara gratis！

Data Science (Full Course) Pengantar

Aplikasi ini adalah pilihan yang sangat baik bagi pemula untuk belajar Ilmu Data melalui tutorial video interaktif dan pelajaran gratis. Selain itu, aplikasi ini tidak memerlukan proses pendaftaran apa pun yang membuatnya sangat mudah digunakan dan nyaman digunakan.

Apa yang akan Anda pelajari dalam kursus ini?

1. Kursus ini menyediakan seluruh kotak peralatan yang Anda butuhkan untuk menjadi ilmuwan data

2. Isi resume Anda dengan keterampilan ilmu data yang dibutuhkan

3. Pelajari Analisis statistik, pemrograman Python dengan NumPy, panda, matplotlib, dan Seaborn

4. Pelajari Analisis statistik lanjutan, Tableau, Machine Learning dengan model statistik dan scikit-learn, Deep learning dengan TensorFlow

5. Buat pewawancara terkesan dengan menunjukkan pemahaman tentang bidang ilmu data

6. Memahami matematika di balik Machine Learning

7. Mulai coding dengan Python dan pelajari cara menggunakannya untuk analisis statistik

8. Lakukan regresi linier dan logistik dengan Python

9. Mampu membuat algoritma Machine Learning dengan Python, menggunakan NumPy, statsmodels dan scikit-learn

10. Terapkan keahlian Anda ke kasus bisnis kehidupan nyata

11. Gunakan kerangka kerja Deep Learning yang canggih seperti TensorFlow Google

12. Kembangkan intuisi bisnis saat mengkodekan dan menyelesaikan tugas dengan data besar

13. Mengungkap kekuatan jaringan saraf yang dalam

14. Tingkatkan algoritma Machine Learning dengan mempelajari underfitting, overfitting, pelatihan, validasi

15. Hangatkan jari Anda karena Anda akan bersemangat untuk menerapkan semua yang telah Anda pelajari di sini untuk semakin banyak situasi kehidupan nyata

16. Menjadi Ilmuwan Data dan dipekerjakan

17. Kuasai Pembelajaran Mesin dan gunakan di tempat kerja

18. Pembelajaran Mendalam, Pembelajaran Transfer, dan Jaringan Saraf Tiruan menggunakan Tensorflow 2.0 terbaru

19. Gunakan alat modern yang digunakan oleh perusahaan teknologi besar seperti Google, Apple, Amazon, dan Meta

20. Mempresentasikan proyek Ilmu Data kepada manajemen dan pemangku kepentingan

21. Pelajari model Pembelajaran Mesin mana yang harus dipilih untuk setiap jenis masalah

22. Studi kasus dan proyek kehidupan nyata untuk memahami bagaimana hal-hal dilakukan di dunia nyata

23. Pelajari praktik terbaik dalam hal Alur Kerja Ilmu Data

24. Menerapkan algoritma Pembelajaran Mesin

25. Pelajari cara memprogram dengan Python menggunakan Python 3 terbaru

26. Cara meningkatkan Model Pembelajaran Mesin Anda

27. Belajar untuk memproses data sebelumnya, membersihkan data, dan menganalisis data besar.

28. Bangun portofolio pekerjaan untuk dimiliki di resume Anda

29. Pengaturan Lingkungan Pengembang untuk Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin

30. Pembelajaran dengan Pengawasan dan Tanpa Pengawasan

31. Pembelajaran Mesin pada data Time Series

32. Jelajahi kumpulan data besar menggunakan alat visualisasi data seperti Matplotlib dan Seaborn

33. Jelajahi kumpulan data besar dan perdebatkan data menggunakan Pandas

34. Pelajari NumPy dan cara menggunakannya dalam Pembelajaran Mesin

35. Portofolio proyek Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin untuk melamar pekerjaan di industri dengan semua kode dan buku catatan disediakan

36. Pelajari tentang Rekayasa Data dan bagaimana alat seperti Hadoop, Spark, dan Kafka digunakan di industri

37. Seluruh proses Ilmu Data

38. Konsep & aplikasi cloud dalam Ilmu Data

39. Konsep basis data

40. Dasar-dasar Statistika sesuai kebutuhan dalam Ilmu Data

41. Visualisasi untuk data mining dan presentasi

42. Sekilas tentang Pembelajaran Statistik

43. Esensi Pembelajaran Mesin

44. Python yang lebih canggih untuk diterapkan ke Ilmu Data

45. Memahami dasar-dasar probabilitas

46. ​​Mampu mengimplementasikan statistika dasar

47. Memahami cara menggunakan berbagai distribusi statistik

48. Menerapkan metode statistik dan pengujian hipotesis untuk masalah bisnis

49. Pahami cara kerja model regresi

50. Menerapkan ANOVA satu arah dan dua arah

51. Mampu memahami berbagai jenis data

Penafian

Pengembang tidak mengklaim kredit untuk video apa pun yang disematkan di aplikasi ini kecuali dinyatakan lain. Video yang disematkan dalam aplikasi ini adalah hak cipta untuk pemiliknya yang terhormat. Jika ada video yang muncul di aplikasi ini milik Anda dan Anda tidak ingin itu muncul di aplikasi ini, silakan hubungi kami melalui email dan itu akan segera dihapus.

Kredit Ikon

https://www.flaticon.com/free-icons/data-science