track
Cercetător în învățarea automată în Python
Creează-ți contul gratuit
sau
Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.Îndrăgit de cursanți din mii de companii
Training a Team?
Try for BusinessDescrierea pistei
Cercetător în învățarea automată în Python
Stăpânește abilitățile esențiale Python pentru Machine Learning
Începe-ți călătoria spre a deveni un om de știință în machine learning cu acest Track Python cuprinzător. Dobândește experiență practică cu tehnici de învățare supravegheată, nesupravegheată și profundă, lucrând cu seturi de date din lumea reală. Până la sfârșitul acestui Track, vei avea încrederea și abilitățile necesare pentru a aborda probleme complexe de machine learning și pentru a construi modele predictive puternice.De la bazele Python la învățarea automată avansată
Fie că ești nou în Python sau un programator cu experiență, acest Track te acoperă. Vei începe prin a învăța fundamentele programării în Python și vei avansa rapid către concepte avansate de învățare automată. Curriculumul atent selectat include:- Învățare supravegheată cu scikit-learn
- Tehnici de învățare nesupravegheată precum clustering și reducerea dimensionalității
- Clasificatori liniari și modele bazate pe arbori
- Gradient boosting cu XGBoost
- Ingineria caracteristicilor și preprocesarea pentru învățarea automată
- Analiza seriilor temporale și prognozarea
- Procesarea limbajului natural cu spaCy
- Învățare profundă cu PyTorch
- Învățare automată distribuită cu PySpark
Învățare practică cu proiecte din lumea reală
Aplică-ți abilitățile în proiecte practice care reproduc provocările cu care se confruntă oamenii de știință în machine learning din industrie. Vei lucra cu seturi de date diverse, de la comportamentul clienților până la date de imagine și text, pentru a rezolva probleme din lumea reală. Prin modelare predictivă pentru agricultură, clustering al speciilor de pinguini antarctici și prognozarea duratelor de închiriere a filmelor, vei dobândi experiență practică în abordarea sarcinilor complexe de învățare automată. În plus, vei explora strategii pentru a excela în competițiile Kaggle, perfecționându-ți capacitatea de a dezvolta modele cu performanțe ridicate. Aceste proiecte te vor ajuta să construiești un portofoliu convingător pentru a-ți evidenția expertiza în învățarea automată în fața potențialilor angajatori.Devino pregătit pentru job cu abilități la mare căutare
Învățarea automată este una dintre cele mai căutate competențe pe piața muncii de astăzi. Prin finalizarea acestui Track, vei fi bine pregătit să:- Aplică pentru poziții de om de știință în învățarea automată în diverse industrii
- Colaborează cu echipele de știința datelor pentru a rezolva probleme complexe
- Participă la competiții Kaggle și hackathoane
- Urmează o specializare suplimentară în domenii precum NLP, computer vision sau big data
De ce Python pentru învățarea automată?
Python a devenit limbajul preferat pentru învățarea automată datorită simplității, versatilității și ecosistemului său extins de biblioteci puternice. Cu instrumente precum scikit-learn, PyTorch și PySpark, Python îți permite să implementezi eficient algoritmi de învățare automată și să îi scalezi pentru a gestiona seturi mari de date. Stăpânirea Python pentru învățarea automată îți va deschide o lume de oportunități în acest domeniu aflat în rapidă creștere.Deblochează-ți potențialul ca om de știință în învățarea automată
Ești gata să faci primul pas către o carieră plină de satisfacții în învățarea automată? Înscrie-te astăzi în traseul Machine Learning Scientist in Python și dobândește abilitățile și încrederea necesare pentru a aborda provocările reale de machine learning. Cu instruire de expert, proiecte practice și o comunitate de învățare care te susține, vei fi pe drumul cel bun spre a deveni un om de știință în învățarea automată.Cerințe preliminare
Nu există condiții preliminare pentru această pistăCourse
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Project
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.
Course
In this course, you'll learn how to use tree-based models and ensembles for regression and classification using scikit-learn.
Project
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Course
In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.
Course
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Course
Learn how to clean and prepare your data for machine learning!
Course
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Course
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Course
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Course
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Skill Assessment
Course
Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.
Course
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Course
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Course
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
Course
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
Course
Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
Course
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Course
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Course
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
finalizată
Obțineți o Declarație de Realizări
Adaugă aceste acreditări la profilul, CV-ul sau profilul tău LinkedInDistribuie-l pe rețelele sociale și în evaluarea performanței taleÎnscrie-te Acum
Alătură-te 19 milioane de cursanți și începe Cercetător în învățarea automată în Python chiar azi!
Creează-ți contul gratuit
sau
Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.