Maryna Tkachenko / Udemy - Ds Pro
Артикул: 8626 В наличии
Автор курса: Maryna Tkachenko
Просмотров: 0
Категория: Программирование
Дата выхода: 2021
Продажник от автора: Перейти на продажник
Вид доступа: Облако Mail
Наша цена: 169 RUB (Лучшая цена! Нашли дешевле? Напишите нам, снизим цену)
🤔 Есть сомнения в инфопродукте? В качестве гарантии можем отправить дополнительные скриншоты, любой видео файл или сделать запись с экрана содержимого на облаке.
✍🏻 По всем вопросам, в том числе с оплатой и получением - писать в Telegram (кликабельно), в чат на сайте (в нижнем правом углу) или на почту admin@many-courses.net Мы всегда на связи!
- Цена в разы ниже чем у автора
- Автовыдача. Моментальная доставка на эл. почту
- Лучшая цена на рынке. Сделаем цену ниже если нашли дешевле
- Можно смотреть онлайн или скачать себе
- 100℅ гарантия получения курса
- Доступ на данный товар предоставлятся на Облако Mail
- Изучение базового Python
- Сбор данных средствами Python (модули re (работа с регулярными выражениями), bs4 (синтаксический анализатор HTML/XML текста Beautiful Soup))
- Работа с таблицами средствами Python (модуль pandas)
- Неглубокое машинное обучение средствами Python (модуль sklearn)
- Глубокое машинное обучение средствами Python (подмодуль keras модуля tensorflow)
- Навыки программирования не обязательны, поскольку в курсе есть всё необходимое
- Разработчики заинтересованные в изучении инструментария науки о данных (Data Science)
Чему вы научитесь
1. Изучение базового Python
Переменные, константы, скалярные типы данных, коллекции (составные типы данных), операторы, функции, модули, вывод данных, инкапсуляция, наследование, полиморфизм
2. Сбор данных средствами Python (модули re, bs4 )
Работа с регулярными выражениями, синтаксический анализатор HTML/XML текста Beautiful Soup
3. Работа с таблицами данных средствами Python (модуль pandas)
Выбор и сортировка данных таблиц, управление отсутствующими данными таблиц, чтение и запись таблиц, визуализация данных таблиц
4. Неглубокое машинное обучение средствами Python (модуль sklearn)
Методы:
- классификации (персептрон, многослойный персептрон, машина опорных векторов классификации, линейный дискриминантный анализ (LDA), логистическая регрессия, наивный классификатор Байеса, решающие деревья классификации, классификатор ближайших соседей, ансамбли классификаторов),
- аппроксимации (регрессия наименьших квадратов (OLS), регрессия LASSO, регрессия Ridge, регрессия ElasticNet, регрессия наименьшего угла (LAR), регрессия Байеса, обобщенная линейная регрессия (GLR), машина опорных векторов аппроксимации , решающие деревья аппроксимации, аппроксиматор ближайших соседей, ансамбли аппроксиматоров),
- кластеризации (алгоритмы центроидные (K-средних, сдвига среднего значения), моделей смеси (EM), плотностные (DBSCAN, OPTICS), спектральные, иерархические),
- обнаружения случайных выбросов (одноклассовая машина опорных векторов (one-class SVM), изолированный лес, минимальный ковариационный определитель (MCD), фактор локальных выбросов (LOF)),
- восстановления данных (ограниченная машина Больцмана),
- линейного снижения размерности данных (анализ главных компонент (PCA), разложение по сингулярным значениям (SVD), факторный анализ, анализ независимых компонент (ICA), факторизация неотрицательной матрицы (NMF), линейный дискриминантный анализ (LDA), анализ ближайших компонент (NCA)),
- нелинейного снижения размерности данных (Isomap, локальное линейное вкладывание (LLE), спектральное вкладывание, выравнивание локального касательного пространства (LTSA), многомерное шкалирование (MDS), t-SNE),
- выбора признаков (на основе наименьшей дисперсии, хи-квадрат, F-значения, взаимной информации)
5. Глубокое машинное обучение средствами Python (подмодуль keras модуля tensorflow)
Создание искусственных нейронных сетей (многослойный персептрон (MLP), каскадная нейросеть прямого распространения (CFNN), автоэнкодер, шлюзовый рекуррентный блок (GRU), долгая краткосрочная память (LSTM), сверточная нейросеть (CNN)) для задач классификации, аппроксимации, восстановления данных
Для кого этот курс:
Вы находитесь на странице товара «Maryna Tkachenko / Udemy - Ds Pro», это материал 2021 года, который, мы надеемся, принесет вам пользу. Данный курс расположен на платформе «Облако Mail». В нашем магазине курсы доступны по самым выгодным ценам. Вы можете перейти на оригинальный продажник, после чего принять решение о покупке. Вы получаете этот курс, купив в нашем магазине MANY-COURSES.NET, с огромной скидкой, всего 169 рублей. Обучающий курс входит в рубрику «Программирование», вы можете поискать другие сливы курсов в этой рубрике. В нашем магазине Вы найдёте ещё много курсов от автора «Maryna Tkachenko», достаточно ввести в поиск имя автора.
- Добавьте товар "Maryna Tkachenko / Udemy - Ds Pro" в корзину или нажмите "Купить", чтобы быстро перейти к странице оформления заказа. (В корзину можно добавить сразу несколько курсов)
- Выберите платежную систему с которой вам будет удобней оплатить и нажмите на кнопку «Перейти к оплате»
- После оплаты на указанную почту вы получите ссылки на материалы. Если в момент покупки вы были уже авторизованы на сайте, ссылки будут выведены на странице данного товара.
-
Каждый из инфопродуктов который представлен в нашем магазине приобретался в складчину, соответственно и цена намного ниже чем у автора. Для вас доступна полная запись инфопродукта со всеми раздаточными материалами для самостоятельного прохождения, но без обратной связи от автора.