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आभासी पाठ्यक्रम:Udemy |
क्या मशीन लर्निंग या डेटा साइंटिस्ट शब्द घंटी बजाते हैं? क्या आप इस बारे में उत्सुक हैं कि ये तकनीकें किस लिए हैं या क्यों दुनिया भर की कंपनियां एक डेटा वैज्ञानिक को प्रति वर्ष $120.000 से $200.000 का वेतन देती हैं?
खैर, इस पाठ्यक्रम की कल्पना और डिजाइन डेटा साइंस की दुनिया के एक पेशेवर ने किया है, जैसे जुआन गेब्रियल गोमिला, ताकि वह अपना सारा ज्ञान आपके साथ साझा करने जा रहा है और इसके पीछे गणित के जटिल सिद्धांत, एल्गोरिदम को समझने में आपकी मदद करेगा। और पायथन प्रोग्रामिंग लाइब्रेरी विशेषज्ञ बनने के लिए, भले ही आपके पास कोई पिछला अनुभव न हो।
हम चरण दर चरण देखेंगे कि कैसे मशीन लर्निंग की दुनिया से अवधारणाओं और एल्गोरिदम के साथ काम करना शुरू किया जाए। आपके द्वारा पूर्ण की गई प्रत्येक नई कक्षा और अनुभाग के साथ, आपके पास नए कौशल होंगे जो आपको इस संपूर्ण और आकर्षक दुनिया को समझने में मदद करेंगे जो डेटा विज्ञान की यह शाखा हो सकती है।
आपको यह भी बता दें कि जुआन गेब्रियल गोमिला की तर्ज पर यह कोर्स बहुत मजेदार है और आप पाइथन के साथ मशीन लर्निंग तकनीकों के बारे में सीखते हुए सीखेंगे और मज़े करेंगे। विशेष रूप से, जिन विषयों पर हम काम करेंगे, वे निम्नलिखित होंगे:
भाग 1 - डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए आवश्यक पायथन और पैकेज स्थापित करना
भाग 2 - भविष्य कहनेवाला विश्लेषण और मशीन लर्निंग का ऐतिहासिक विकास
भाग 3 - प्री-प्रोसेसिंग और डेटा क्लीनिंग
भाग 4 - डेटा हैंडलिंग और डेटा तकरार, डेटासेट के साथ संचालन और सबसे प्रसिद्ध संभाव्यता वितरण
भाग 5 - बुनियादी आंकड़ों की समीक्षा, विश्वास अंतराल, परिकल्पना परीक्षण, सहसंबंध,...
भाग 6 - सरल रेखीय प्रतिगमन, बहु रेखीय प्रतिगमन और बहुपद प्रतिगमन, श्रेणीबद्ध चर और आउटलेर्स का उपचार।
भाग 7 - लॉजिस्टिक रिग्रेशन के साथ वर्गीकरण, अधिकतम संभावना अनुमान, क्रॉस सत्यापन, के-फोल्ड क्रॉस सत्यापन, आरओसी वक्र
भाग 8 - क्लस्टरिंग, के-साधन, के-मेडोइड्स, डेंड्रोग्राम और पदानुक्रमित क्लस्टरिंग, कोहनी तकनीक और सिल्हूट विश्लेषण
भाग 9 - वृक्षों के साथ वर्गीकरण, यादृच्छिक वन, प्रूनिंग तकनीक, एन्ट्रापी, सूचना अधिकतमकरण
भाग 10 - वर्गीकरण और प्रतिगमन मुद्दों के लिए समर्थन वेक्टर मशीनें, नॉनलाइनियर कर्नेल, चेहरा पहचान (सीएसआई कैसे काम करता है)
भाग 11 - कश्मीर निकटतम पड़ोसियों, बहुमत निर्णय, प्रोग्रामिंग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बनाम पायथन पुस्तकालय
भाग 12 - प्रमुख घटक विश्लेषण, आयाम में कमी, एलडीए
भाग 13 - डीप लर्निंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, आर्टिफिशियल और कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क और टेंसर फ्लो
इसके अलावा, पाठ्यक्रम में आपको वास्तविक जीवन के उदाहरणों के आधार पर अभ्यास करने के लिए अभ्यास, डेटासेट मिलेंगे, जिससे आप न केवल वीडियो के साथ सिद्धांत सीखेंगे, बल्कि अपने मशीन लर्निंग मॉडल बनाने का अभ्यास भी करेंगे। और यह कैसे न भूलें कि आपके पास अपने सभी प्रोजेक्ट्स में डाउनलोड करने और उपयोग करने के लिए पायथन में सभी स्रोत कोड के साथ एक जीथब होगा। तो अब और इंतजार न करें और स्पेनिश बाजार पर सबसे पूर्ण और उपयोगी मशीन लर्निंग कोर्स के लिए साइन अप करें!
इस पाठ्यक्रम के लिए कौन है?
मशीन लर्निंग सीखने में रुचि रखने वाला कोई भी
जिन छात्रों की गणित में पृष्ठभूमि है, जो पायथन के साथ मशीन लर्निंग के बारे में सीखना चाहते हैं
मध्यवर्ती उपयोगकर्ता जो मशीन लर्निंग के मूल सिद्धांतों को जानते हैं जैसे कि शास्त्रीय रैखिक या लॉजिस्टिक रिग्रेशन एल्गोरिदम, लेकिन अधिक सीखना चाहते हैं और सांख्यिकीय सीखने के अन्य क्षेत्रों का पता लगाना चाहते हैं।
प्रोग्रामर जो कोड करना पसंद करते हैं और जो इन तकनीकों को अपने डेटासेट पर लागू करने के लिए मशीन लर्निंग सीखने में रुचि रखते हैं
विश्वविद्यालय के छात्र जो विशेषज्ञ बनना चाहते हैं और डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं
डेटा विश्लेषक जो मशीन लर्निंग की बदौलत आगे जाना चाहते हैं
कोई भी जो अपनी नौकरी से संतुष्ट नहीं है और एक पेशेवर डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम करना शुरू करना चाहता है
जो कोई भी मशीन लर्निंग के शक्तिशाली टूल का उपयोग करके अपनी कंपनी में मूल्य जोड़ना चाहता है
उदमी के पास दुनिया में ऑनलाइन पाठ्यक्रमों का सबसे बड़ा भंडार है
एक बार समाप्त होने के बाद, पाठ्यक्रम की सामग्री तक पहुंच, ताकि आप इसके भविष्य के अपडेट का आनंद ले सकें
दुनिया भर से अपने क्षेत्रों के विशेषज्ञ उदमी पर अपनी विशेषज्ञता साझा करते हैं
दुनिया भर से, 480 मिलियन बार उडेमी पाठ्यक्रमों में नामांकित किया गया है
विश्वविद्यालय के प्रोफेसर, यूसीआई, डेटा वैज्ञानिक और गेम डिजाइनर
कंप्यूटर विज्ञान से संबंधित विषयों के विशेषज्ञ
मेरा व्यक्ति_जोड़ 186405 छात्र
मेरा कंप्यूटर 68 कोर्स
नमस्ते मैं आपको कैसे मदद कर सकता हुँ? क्या आप किसी पाठ्यक्रम में रुचि रखते हैं? किस विषय के बारे में?
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