- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: Udemy
Название: 50-дневные 50-проекты: наука о данных, учебный курс по машинному обучению (2021)
Описание:
50-Days 50-Projects: Data Science, Machine Learning Bootcamp
Udemy
Описание
В этом курсе практическое решение бизнес-задач с использованием науки о данных. Научитесь создавать и развертывать проекты веб-приложений для машинного обучения, обработки данных, искусственного интеллекта, Auto Ml, глубокого обучения, обработки естественного языка (Nlp) с помощью Python (Flask, Django, Heroku, AWS, Azure, GCP, IBM Watson, Streamlit Cloud) .
Науку о данных можно определить как сочетание математики, деловой хватки, инструментов, алгоритмов и методов машинного обучения, которые помогают нам обнаруживать скрытые идеи или закономерности из необработанных данных, которые могут иметь большое значение для формирования больших бизнес-решения.
В науке о данных работают как со структурированными, так и с неструктурированными данными. Алгоритмы также включают прогнозную аналитику. Таким образом, наука о данных сосредоточена на настоящем и будущем. То есть выявление тенденций на основе исторических данных, которые могут быть полезны для текущих решений, и поиск закономерностей, которые можно смоделировать и использовать для прогнозов, чтобы увидеть, как все может выглядеть в будущем.
Наука о данных - это сочетание статистики, инструментов и бизнес-знаний. Таким образом, специалисту по анализу данных необходимо хорошо их знать и понимать.
Учитывая объем генерируемых данных и эволюцию в области аналитики, Data Science стала необходимостью для компаний. Чтобы максимально использовать свои данные, компании из всех областей, будь то финансы, маркетинг, розничная торговля, ИТ или банк. Все ищут специалистов по данным. Это привело к огромному спросу на специалистов по данным во всем мире. С такой зарплатой, которую может предложить компания, а IBM объявляет ее тенденцией 21 века, это прибыльная работа для многих. Эта область такова, что любой человек с любым опытом может сделать карьеру специалиста по данным.
В этом курсе мы собираемся работать над 50 проектами из реального мира, перечисленными ниже:
Проект-1: приложение для детектора закалки пан-карт - развертывание на Heroku
Проект-2: приложение Flask для прогнозирования породы собак
Проект-3: приложение для создания водяных знаков - развертывание на Heroku
Проект-4: Классификация дорожных знаков.
Проект-5: Приложение для извлечения текста из изображений
Проект-6: Приложение Streamlit для прогнозирования заболеваний растений
Проект-7: Приложение для обнаружения и подсчета транспортных средств
Проект-8: Создание приложения Flask для смены лица
Проект-9: приложение для прогнозирования видов птиц
Проект-10: приложение Intel Image Classification Flask
Проект-11: приложение языкового переводчика с использованием IBM Cloud Service - развертывание на Heroku
Проект-12: прогнозирование просмотров рекламы с помощью IBM Watson -Deploy на Heroku
Project-13: прогноз цен на ноутбуки - развертывание на Heroku
Проект-14: Анализатор текста WhatsApp - развертывание на Heroku
Проект-15: Система рекомендаций по курсам - развертывание на Heroku
Project-16: IPL Match Win Predictor - развертывание на Heroku
Project-17: приложение для оценки уровня жира в организме - развертывание в Microsoft Azure
Проект-18: приложение для прогнозирования размещения в кампусе - развертывание в Microsoft Azure
Проект-19: средство прогнозирования приемлемости автомобилей - развертывание в облаке Google
Проект-20: Приложение для классификации жанров книг - развертывание в веб-сервисах Amazon
Проект-21: Приложение Django для анализа настроений - развертывание на Heroku
Проект-22: Приложение Django для оценки истощения
Проект-23: Найти легендарное приложение Pokemon Django - развернуть на Heroku
Проект-24: Приложение Streamlit для распознавания лиц
Проект-25: Приложение "Кошки против собак" Классификация Flask
Проект-26: приложение для прогнозирования доходов клиентов - развертывание на Heroku
Project-27: Пол из приложения голосового прогнозирования - развертывание на Heroku
Проект-28: Система рекомендаций ресторанов
Проект-29: приложение Django для ранжирования счастья - развертывание на Heroku
Проект-30: приложение Django для прогнозирования лесных пожаров - развертывание на Heroku
Проект-31: создание приложения для прогнозирования цен на автомобили - развертывание на Heroku
Проект-32: Создание приложения Affair Count Django - развертывание на Heroku
Проект-33: Построение приложения для прогнозов расчесывания - развертывание на Heroku
Проект-34: прогноз рейтинга приложений Google Play с развертыванием на Heroku
Проект-35: Построение приложения Django для прогнозирования клиентов банка - развертывание на Heroku
Проект-36: приложение Django для прогнозирования стоимости создания скульптуры художника - развертывание на Heroku
Проект-37: Построение прогнозов медицинских расходов Приложение Django - развертывание на Heroku
Проект-38: Приложение Django для классификации фишинговых веб-страниц - развертывание на Heroku
Проект-39: прогнозирование размеров одежды Приложение Django - развертывание на Heroku
Project-40: создание текстового приложения Django подобия - развертывание на Heroku
Проект-41: Прогнозирование риска сердечного приступа с использованием Eval ML (Auto ML)
Проект-42: Обнаружение мошенничества с кредитными картами с использованием Pycaret (Auto ML)
Проект-43: Прогнозирование стоимости полета с использованием Auto SK Learn (Auto ML)
Проект-44: Прогнозирование цен на бензин с помощью Auto Keras
Проект-45: Прогнозирование оттока клиентов банка с помощью H2O Auto ML
Проект-46: Предиктор индекса качества воздуха с использованием TPOT с сквозным развертыванием (Auto ML)
Проект-47: Прогнозирование дождя с использованием моделей машинного обучения и PyCaret с развертыванием (автоматическое машинное обучение)
Проект-48: Прогнозирование цен на пиццу с использованием ML и EVALML (Auto ML)
Проект-49: Прогнозирование результатов по крикету IPL с использованием TPOT (Auto ML)
Проект-50: Прогнозирование количества прокатов велосипедов с помощью ML и H2O Auto ML
Совет: составьте план обучения на 50 дней, тратьте 1-2 часа в день, создайте 50 проектов за 50 дней.
Единственный курс, который вам нужен, чтобы стать специалистом по данным, получить работу и начать новую карьеру
Примечание (прочтите это): этот курс стоит вашего времени и денег, зарегистрируйтесь сейчас, пока не истечет срок действия предложения.
Для кого этот курс:
- Всем, кто новичок в науке о данных.
Требования
- Требуется некоторый опыт программирования или написания сценариев на Python.
- Базовые знания в области машинного обучения и науки о данных
Материал на английском языке
Продажник:
https://www.udemy.com/course/real-world-data-science-machine-learning-projects/
Скачать:
Название: 50-дневные 50-проекты: наука о данных, учебный курс по машинному обучению (2021)
Описание:
50-Days 50-Projects: Data Science, Machine Learning Bootcamp
Udemy
Описание
В этом курсе практическое решение бизнес-задач с использованием науки о данных. Научитесь создавать и развертывать проекты веб-приложений для машинного обучения, обработки данных, искусственного интеллекта, Auto Ml, глубокого обучения, обработки естественного языка (Nlp) с помощью Python (Flask, Django, Heroku, AWS, Azure, GCP, IBM Watson, Streamlit Cloud) .
Науку о данных можно определить как сочетание математики, деловой хватки, инструментов, алгоритмов и методов машинного обучения, которые помогают нам обнаруживать скрытые идеи или закономерности из необработанных данных, которые могут иметь большое значение для формирования больших бизнес-решения.
В науке о данных работают как со структурированными, так и с неструктурированными данными. Алгоритмы также включают прогнозную аналитику. Таким образом, наука о данных сосредоточена на настоящем и будущем. То есть выявление тенденций на основе исторических данных, которые могут быть полезны для текущих решений, и поиск закономерностей, которые можно смоделировать и использовать для прогнозов, чтобы увидеть, как все может выглядеть в будущем.
Наука о данных - это сочетание статистики, инструментов и бизнес-знаний. Таким образом, специалисту по анализу данных необходимо хорошо их знать и понимать.
Учитывая объем генерируемых данных и эволюцию в области аналитики, Data Science стала необходимостью для компаний. Чтобы максимально использовать свои данные, компании из всех областей, будь то финансы, маркетинг, розничная торговля, ИТ или банк. Все ищут специалистов по данным. Это привело к огромному спросу на специалистов по данным во всем мире. С такой зарплатой, которую может предложить компания, а IBM объявляет ее тенденцией 21 века, это прибыльная работа для многих. Эта область такова, что любой человек с любым опытом может сделать карьеру специалиста по данным.
В этом курсе мы собираемся работать над 50 проектами из реального мира, перечисленными ниже:
Проект-1: приложение для детектора закалки пан-карт - развертывание на Heroku
Проект-2: приложение Flask для прогнозирования породы собак
Проект-3: приложение для создания водяных знаков - развертывание на Heroku
Проект-4: Классификация дорожных знаков.
Проект-5: Приложение для извлечения текста из изображений
Проект-6: Приложение Streamlit для прогнозирования заболеваний растений
Проект-7: Приложение для обнаружения и подсчета транспортных средств
Проект-8: Создание приложения Flask для смены лица
Проект-9: приложение для прогнозирования видов птиц
Проект-10: приложение Intel Image Classification Flask
Проект-11: приложение языкового переводчика с использованием IBM Cloud Service - развертывание на Heroku
Проект-12: прогнозирование просмотров рекламы с помощью IBM Watson -Deploy на Heroku
Project-13: прогноз цен на ноутбуки - развертывание на Heroku
Проект-14: Анализатор текста WhatsApp - развертывание на Heroku
Проект-15: Система рекомендаций по курсам - развертывание на Heroku
Project-16: IPL Match Win Predictor - развертывание на Heroku
Project-17: приложение для оценки уровня жира в организме - развертывание в Microsoft Azure
Проект-18: приложение для прогнозирования размещения в кампусе - развертывание в Microsoft Azure
Проект-19: средство прогнозирования приемлемости автомобилей - развертывание в облаке Google
Проект-20: Приложение для классификации жанров книг - развертывание в веб-сервисах Amazon
Проект-21: Приложение Django для анализа настроений - развертывание на Heroku
Проект-22: Приложение Django для оценки истощения
Проект-23: Найти легендарное приложение Pokemon Django - развернуть на Heroku
Проект-24: Приложение Streamlit для распознавания лиц
Проект-25: Приложение "Кошки против собак" Классификация Flask
Проект-26: приложение для прогнозирования доходов клиентов - развертывание на Heroku
Project-27: Пол из приложения голосового прогнозирования - развертывание на Heroku
Проект-28: Система рекомендаций ресторанов
Проект-29: приложение Django для ранжирования счастья - развертывание на Heroku
Проект-30: приложение Django для прогнозирования лесных пожаров - развертывание на Heroku
Проект-31: создание приложения для прогнозирования цен на автомобили - развертывание на Heroku
Проект-32: Создание приложения Affair Count Django - развертывание на Heroku
Проект-33: Построение приложения для прогнозов расчесывания - развертывание на Heroku
Проект-34: прогноз рейтинга приложений Google Play с развертыванием на Heroku
Проект-35: Построение приложения Django для прогнозирования клиентов банка - развертывание на Heroku
Проект-36: приложение Django для прогнозирования стоимости создания скульптуры художника - развертывание на Heroku
Проект-37: Построение прогнозов медицинских расходов Приложение Django - развертывание на Heroku
Проект-38: Приложение Django для классификации фишинговых веб-страниц - развертывание на Heroku
Проект-39: прогнозирование размеров одежды Приложение Django - развертывание на Heroku
Project-40: создание текстового приложения Django подобия - развертывание на Heroku
Проект-41: Прогнозирование риска сердечного приступа с использованием Eval ML (Auto ML)
Проект-42: Обнаружение мошенничества с кредитными картами с использованием Pycaret (Auto ML)
Проект-43: Прогнозирование стоимости полета с использованием Auto SK Learn (Auto ML)
Проект-44: Прогнозирование цен на бензин с помощью Auto Keras
Проект-45: Прогнозирование оттока клиентов банка с помощью H2O Auto ML
Проект-46: Предиктор индекса качества воздуха с использованием TPOT с сквозным развертыванием (Auto ML)
Проект-47: Прогнозирование дождя с использованием моделей машинного обучения и PyCaret с развертыванием (автоматическое машинное обучение)
Проект-48: Прогнозирование цен на пиццу с использованием ML и EVALML (Auto ML)
Проект-49: Прогнозирование результатов по крикету IPL с использованием TPOT (Auto ML)
Проект-50: Прогнозирование количества прокатов велосипедов с помощью ML и H2O Auto ML
Совет: составьте план обучения на 50 дней, тратьте 1-2 часа в день, создайте 50 проектов за 50 дней.
Единственный курс, который вам нужен, чтобы стать специалистом по данным, получить работу и начать новую карьеру
Примечание (прочтите это): этот курс стоит вашего времени и денег, зарегистрируйтесь сейчас, пока не истечет срок действия предложения.
Для кого этот курс:
- Всем, кто новичок в науке о данных.
Требования
- Требуется некоторый опыт программирования или написания сценариев на Python.
- Базовые знания в области машинного обучения и науки о данных
Материал на английском языке
Продажник:
https://www.udemy.com/course/real-world-data-science-machine-learning-projects/
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.