Скачать Data Science (Full Course) на ПК с помощью эмулятора GameLoop

Data Science (Full Course) на ПК

Data Science (Full Course), исходящий от разработчика SikApps Academy, в прошлом работал на системе Android.

Теперь вы можете без проблем играть в Data Science (Full Course) на ПК с помощью GameLoop.

Загрузите его в библиотеке GameLoop или результатах поиска. Больше не нужно смотреть на аккумулятор или разочаровывать звонки в неподходящее время.

Просто наслаждайтесь Data Science (Full Course) на ПК на большом экране бесплатно！

Data Science (Full Course) Введение

Это приложение — отличный выбор для начинающих изучать науку о данных с помощью интерактивных видеоуроков и бесплатных уроков. Кроме того, это приложение не требует регистрации, что делает его чрезвычайно удобным и удобным в использовании.

★ Чему вы научитесь на этом курсе? ★

1. Курс предоставляет весь набор инструментов, необходимых для того, чтобы стать специалистом по данным.

2. Наполните свое резюме востребованными навыками работы с данными

3. Изучите статистический анализ, программирование на Python с помощью NumPy, pandas, matplotlib и Seaborn.

4. Изучите расширенный статистический анализ, Tableau, машинное обучение со статистическими моделями и scikit-learn, глубокое обучение с TensorFlow.

5. Произведите впечатление на интервьюеров, показав понимание области науки о данных.

6. Поймите математику машинного обучения

7. Начните программировать на Python и узнайте, как использовать его для статистического анализа.

8. Выполнение линейной и логистической регрессии в Python

9. Уметь создавать алгоритмы машинного обучения на Python, используя NumPy, statsmodels и scikit-learn.

10. Примените свои навыки к реальным бизнес-кейсам

11. Используйте современные фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow от Google.

12. Развивайте бизнес-интуицию при кодировании и решении задач с большими данными

13. Раскройте мощь глубоких нейронных сетей

14. Улучшите алгоритмы машинного обучения, изучая недообучение, переоснащение, обучение, проверку.

15. Разогрейте пальцы, так как вам захочется применить все, что вы здесь узнали, во все большем количестве реальных жизненных ситуаций.

16. Станьте Data Scientist и получите работу

17. Освойте машинное обучение и используйте его в работе

18. Глубокое обучение, трансферное обучение и нейронные сети с использованием последней версии Tensorflow 2.0.

19. Используйте современные инструменты, которые используют крупные технологические компании, такие как Google, Apple, Amazon и Meta.

20. Представляйте проекты Data Science руководству и заинтересованным сторонам

21. Узнайте, какую модель машинного обучения выбрать для каждого типа проблем

22. Примеры из реальной жизни и проекты, чтобы понять, как все делается в реальном мире.

23. Изучите лучшие практики, когда дело доходит до рабочего процесса Data Science.

24. Внедряйте алгоритмы машинного обучения

25. Узнайте, как программировать на Python, используя последнюю версию Python 3.

26. Как улучшить свои модели машинного обучения

27. Научитесь предварительно обрабатывать данные, очищать данные и анализировать большие данные.

28. Создайте портфолио работ, которое будет в вашем резюме.

29. Настройка среды разработчика для науки о данных и машинного обучения

30. Контролируемое и неконтролируемое обучение

31. Машинное обучение на данных временных рядов

32. Исследуйте большие наборы данных, используя инструменты визуализации данных, такие как Matplotlib и Seaborn.

33. Исследуйте большие наборы данных и обрабатывайте данные с помощью Pandas

34. Изучите NumPy и то, как он используется в машинном обучении.

35. Портфолио проектов по науке о данных и машинному обучению для подачи заявки на работу в отрасли со всем кодом и блокнотами.

36. Узнайте об инженерии данных и о том, как такие инструменты, как Hadoop, Spark и Kafka, используются в отрасли.

37. Весь процесс Data Science

38. Облачные концепции и применение в науке о данных

39. Концепции базы данных

40. Основы статистики, необходимые в науке о данных

41. Визуализации для интеллектуального анализа данных и представления

42. Обзор статистического обучения

43. Основы машинного обучения

44. Более продвинутый Python для применения в науке о данных

45. Поймите основы вероятности

46. ​​Уметь реализовывать базовую статистику

47. Поймите, как использовать различные статистические распределения

48. Применяйте статистические методы и проверку гипотез к бизнес-задачам.

49. Поймите, как работают регрессионные модели

50. Реализуйте односторонний и двусторонний ANOVA

51. Уметь понимать разные типы данных

★ Отказ от ответственности ★

Разработчик не претендует на авторство любого видео, встроенного в это приложение, если не указано иное. Видео, встроенные в это приложение, принадлежат его уважаемым владельцам. Если в этом приложении появляется видео, которое принадлежит вам, и вы не хотите, чтобы оно появлялось в этом приложении, свяжитесь с нами по электронной почте, и оно будет незамедлительно удалено.

★ Иконка Кредит ★

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