Трек
Специалист по машинному обучению на Python
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Любимая обучающимися из тысяч компаний
Обучаете команду?
Попробуйте для бизнесаОписание трека
Специалист по машинному обучению на Python
Освойте основные навыки Python для машинного обучения
Начните свой путь к профессии scientist по машинному обучению с этого комплексного трека Python. Получите практический опыт работы с методами обучения с учителем, без учителя и глубокого обучения, работая с реальными наборами данных. К концу этого трека вы обретёте уверенность и навыки, чтобы решать сложные задачи машинного обучения и создавать мощные предиктивные модели.От основ Python до продвинутого машинного обучения
Независимо от того, новичок ли вы в Python или опытный программист, этот трек вам подойдёт. Вы начнёте с изучения основ программирования на Python и быстро перейдёте к продвинутым концепциям машинного обучения. В тщательно подобранную программу входят:- Обучение с учителем с scikit-learn
- Методы обучения без учителя, такие как кластеризация и снижение размерности
- Линейные классификаторы и модели на основе деревьев
- Градиентный бустинг с XGBoost
- Инженерия признаков и предварительная обработка для машинного обучения
- Анализ временных рядов и прогнозирование
- Обработка естественного языка с spaCy
- Глубокое обучение с PyTorch
- Распределённое машинное обучение с PySpark
Практическое обучение на реальных проектах
Применяйте свои навыки в практических проектах, которые отражают задачи, с которыми сталкиваются ученые по машинному обучению в индустрии. Вы будете работать с разнообразными наборами данных — от данных о поведении клиентов до изображений и текста — чтобы решать реальные задачи. Благодаря прогнозному моделированию для сельского хозяйства, кластеризации видов антарктических пингвинов и прогнозированию сроков аренды фильмов вы получите практический опыт решения сложных задач машинного обучения. Кроме того, вы изучите стратегии успешного участия в соревнованиях Kaggle, совершенствуя свои навыки разработки высокоэффективных моделей. Эти проекты помогут вам создать впечатляющее портфолио, чтобы продемонстрировать свой опыт в машинном обучении потенциальным работодателям.Станьте готовы к работе с востребованными навыками
Машинное обучение — один из самых востребованных навыков на сегодняшнем рынке труда. Завершив этот Трек, вы будете хорошо подготовлены к тому, чтобы:- Подавать заявки на должности scientist по машинному обучению в разных отраслях
- Сотрудничайте с командами по data science для решения сложных задач
- Участвуйте в соревнованиях Kaggle и хакатонах
- Продолжайте углублять специализацию в таких областях, как NLP, компьютерное зрение или большие данные
Почему Python для машинного обучения?
Python стал языком выбора для машинного обучения благодаря своей простоте, универсальности и обширной экосистеме мощных библиотек. С помощью таких инструментов, как scikit-learn, PyTorch и PySpark, Python позволяет эффективно реализовывать алгоритмы машинного обучения и масштабировать их для работы с большими наборами данных. Освоение Python для машинного обучения откроет перед вами мир возможностей в этой быстрорастущей области.Раскройте свой потенциал как специалист по машинному обучению
Готовы сделать первый шаг к успешной карьере в машинном обучении? Запишитесь на трек «Machine Learning Scientist in Python» уже сегодня и получите навыки и уверенность, чтобы решать реальные задачи машинного обучения. Под руководством экспертов, на практических проектах и в поддерживающем учебном сообществе вы уверенно встанете на путь к профессии специалиста по машинному обучению.Необходимые условия
Для этого трека нет предварительных требованийCourse
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
Научитесь создавать свою первую нейросеть, настраивать гиперпараметры и решать задачи классификации и регрессии в 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.
завершён
Получить сертификат об окончании
Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CVПоделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас
Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Специалист по машинному обучению на Python уже сегодня!
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.