EN İYİ Makine Öğrenimi Kursları
Miscellanea / / November 27, 2023
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi
Veri Analitiği ve Makine Öğrenimi alanında lisans programı. Aranan bir BT uzmanı olun, bir devlet üniversitesinden diploma alın ve yüksek teknolojinin yardımıyla dünyayı değiştirin. Tam zamanlı ve yarı zamanlı çevrimiçi çalışın: dersleri dinleyin ve evden çıkmadan oturumu tamamlayın. Eğitimin sonunda RANEPA'dan devlet tarafından verilen bir lisans derecesi alacaksınız.
Yarı zamanlı çalışma
4,6
Analistler için Apache Hava Akışı
Bu kurs, verilerle çalışan ve yeni bir araçla tanışmak isteyen herkes için faydalı olacaktır. Hava akışı, fiili olarak modern ETL'nin standardıdır; birçok büyük şirket bunu zaten süreçlerine uygulamıştır. %20 indirim, aşağıyı okuyun!
4
Makine Öğreniminin Temelleri
Bu eğitim, makine öğrenimi yöntemlerinin ana grupları hakkında fikir verir: sınıflandırma, regresyon, kümeleme, topluluklar, sinir ağları. Katılımcılar metin analizi, fiyat tahmini, önerilerde bulunma ve diğer konulardaki genel sorunları nasıl çözeceklerini öğrenecekler. Pratik görevlerde özelliklerle çalışmak, model parametrelerini numaralandırmak ve topluluklar oluşturmak için çok zaman harcanır.
4
Veri Analisti
Veri analisti mesleğinde 6 ay içinde sıfırdan kendi hızınızda ustalaşacağınız pratik bir çevrimiçi kurs. Gerekli tüm analist becerilerini geliştirecek, Python, SQL, Excel, Power BI ile çalışmayı öğrenecek ve güncel bir BT uzmanı olacaksınız.
4
Veri Analisti
Profesyonel yeniden eğitim. Verilerle çalışma. Veritabanları ve SQL dili, Python dili, veri toplama, görselleştirme ve analiz uygulamaları, istatistik ve makine öğreniminin yanı sıra gerçek dünya sorunları üzerinde çalışma yaklaşımları üzerine çalışma.
Tam zamanlı eğitim
2,9
Kurs "Veri Bilimi Uzmanı"
Burada zor ama ilginç. Çalışma 8 ay sürüyor. Çok fazla teori, daha fazla pratik, insan ve metodoloji; her şey bir Veri Bilimi uzmanı mesleğinde uzmanlaşmanızı sağlamayı amaçlamaktadır.
4,6
Uygulamada makine öğrenimi
Makine öğrenimine giriş niteliğinde pratik bir ders. Bir çözüm oluşturmanın tüm döngüsü dikkate alınır: başlangıç verilerinin (“.xlsx dosyası”) seçilmesinden başlayarak bir model oluşturmak ve son müşteriye verilerin özelliklerini ve alınan verilerin ayrıntılarını açıklamak sonuç. Teorik bölümler - sınıflandırma, regresyon, tahminler, topluluklar - analiz edilen örneklerin doğru yapılandırılması ve anlaşılması için gerekli olduğu ölçüde genel bakış modunda verilmiştir.
4
Veri Bilimcisi
En çok talep gören Veri Bilimi mesleğinde sıfırdan ustalaşın. Halen öğrenim görürken mesleğe hızlı bir başlangıç yapmak için programlama, matematik ve makine öğrenimi alanlarında gerekli tüm becerileri alacaksınız.
4,4
AI - 900: Microsoft Azure AI Temelleri
Bu kursta yapay zeka (AI) ve Microsoft Azure hizmetleriyle ilgili temel kavramlar tanıtılmaktadır. Yapay zeka tabanlı çözümler oluşturmak için kullanılabilecek * *akademi ile ortaklaşa verilen kurs "ARMKYBERSEC"
4,1
Derin Öğrenme
• Perceptron'dan GAN'a: yalnızca pratik durumlar • Portföyünüze 8 proje ekleyin • Esnek öğrenme yolu, uzmanlardan oluşan bir topluluktan destek, bir mentorla istişareler
4,6
Python'da Makine Öğrenimi: Yeni Başlayanlar İçin Harika Bir Kurs
Bu kurs sıfırdan başlayıp Python Makine Öğrenimi uzmanı olmanın en iyi yoludur! NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn ve daha fazlasını keşfedin. Pratikte Yapay Zekada ustalaşın!
4
Takviyeli makine öğrenimi: düzenli ve derin
Bu kurs Takviyeli Öğrenmeye (RL) genel bir bakış sağlar. Gerekli matematikle başlayacağız, temel RL algoritmalarına bakacağız ve derin öğrenme hakkında konuşacağız. takviye (Deep RL) ve şu anda kullanılan en yeni makine öğrenimi yöntemleri zaman. Bazı uygulamalara daha yakından bakacağız ve bu alandaki en önemli ilerlemelerden bazılarını vurgulayacağız.
3,8
Derin öğrenme
Eğitim. Sinir ağı tabanlı modellerin nasıl çalıştığını, şu anda neler yapabildiklerini ve sınırlamalarının neler olduğunu anlamak, gerçek hayat problemlerini çözme ve Pytorch ile geliştirme konusunda pratik deneyim kazanmak.
Tam zamanlı eğitim
2,7
Veri Yönetiminde Modern Yaklaşımlar
Bu kurs, anahtar/değer depoları da dahil olmak üzere modern veri depolama tekniklerine genel bir bakış sağlar. belge odaklı ve akışlı veritabanı yönetim sistemleri, dağıtılmış depolama sistemleri ve veri işleme.
3,7