- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.997
Автор: udemy
Название: 90Data Science Bootcamp: создание портфолио из 90 проектов (2021)
Описание:
90Days Data Science Bootcamp: Build Portfolio Of 90 Projects
udemy
Решайте бизнес задачи с использованием Data Science. Научитесь создавать и развертывать проекты веб-приложений 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). Мы расскажем обо всем, что вам нужно знать, чтобы получить полный набор технологий по науке о данных и машинному обучению, необходимый для ведущих мировых компаний.
Наши студенты получили работу в Dell, Google, Tcs, Wipro и других ведущих технологических компаниях! Мы структурировали курс, используя наш опыт преподавания как онлайн, так и лично, чтобы предоставить четкий и структурированный подход, который поможет вам понять не только то, как использовать библиотеки для анализа данных и машинного обучения, но и то, почему мы их используем. Этот курс сбалансирован между практическими примерами из реальной жизни и математической теорией, лежащей в основе алгоритмов машинного обучения.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: 90Data Science Bootcamp: создание портфолио из 90 проектов (2021)
Описание:
90Days Data Science Bootcamp: Build Portfolio Of 90 Projects
udemy
Решайте бизнес задачи с использованием Data Science. Научитесь создавать и развертывать проекты веб-приложений 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). Мы расскажем обо всем, что вам нужно знать, чтобы получить полный набор технологий по науке о данных и машинному обучению, необходимый для ведущих мировых компаний.
Наши студенты получили работу в Dell, Google, Tcs, Wipro и других ведущих технологических компаниях! Мы структурировали курс, используя наш опыт преподавания как онлайн, так и лично, чтобы предоставить четкий и структурированный подход, который поможет вам понять не только то, как использовать библиотеки для анализа данных и машинного обучения, но и то, почему мы их используем. Этот курс сбалансирован между практическими примерами из реальной жизни и математической теорией, лежащей в основе алгоритмов машинного обучения.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытый контент для пользователей All-dar.