नया! फ़ंक्शन इंजीनियरिंग, नियमितीकरण तकनीकों, और तंत्रिका नेटवर्क ट्यूनिंग, साथ ही साथ Tensorflow .2020 पर अतिरिक्त सामग्री के साथ 0 के लिए अपडेट किया गया! मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) हर जगह हैं; यदि आप जानना चाहते हैं कि Google, Amazon, और यहां तक ​​कि Udemy जैसी कंपनियां बड़े पैमाने पर डेटा सेट से अर्थ और अंतर्दृष्टि कैसे निकालती हैं, तो यह डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम आपको आवश्यक मूलभूत बातें प्रदान करेगा।

ग्लासडोर और इंडिड के अनुसार डेटा वैज्ञानिक $ 120,000 के औसत वेतन के साथ सबसे अधिक भुगतान वाली नौकरियों में से एक का आनंद लेते हैं।

यह सिर्फ औसत है! और यह सिर्फ पैसे के बारे में नहीं है, यह भी दिलचस्प काम है! यदि आपके पास प्रोग्रामिंग या स्क्रिप्टिंग का कुछ अनुभव है, तो यह पाठ्यक्रम आपको प्रौद्योगिकी उद्योग में वास्तविक डेटा वैज्ञानिकों और मशीन सीखने वाले पेशेवरों द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीकों को सिखाएगा, जो आपको इस करियर पथ पर आगे बढ़ने के लिए तैयार करेगा।

इस व्यापक मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल में 100 घंटे के वीडियो में 14 से अधिक पाठ शामिल हैं, और अधिकांश विषयों में हैंड्स-ऑन पायथन कोड उदाहरण शामिल हैं जिनका उपयोग आप संदर्भ और अभ्यास के लिए कर सकते हैं।

मैं अपने 9 साल के Amazon और IMDb अनुभव के आधार पर आपको मार्गदर्शन करूंगा कि क्या मायने रखता है और क्या नहीं।

गणितीय संकेतन और शब्दजाल के भ्रम से बचने के लिए प्रत्येक अवधारणा को सरल भाषा में प्रस्तुत किया गया है।

फिर इसे पायथन कोड का उपयोग करके प्रदर्शित किया जाता है जिसे आप प्रयोग कर सकते हैं और नोट्स के साथ बना सकते हैं जिसे आप भविष्य के संदर्भ के लिए सहेज सकते हैं।

आप इस पाठ्यक्रम में इन एल्गोरिदम का विद्वतापूर्ण, गहन गणितीय कवरेज नहीं पाएंगे; ध्यान उनकी व्यावहारिक समझ और अनुप्रयोग पर है।

अंत में, आपने जो सीखा है उसे लागू करने के लिए आपको एक कैपस्टोन प्रोजेक्ट दिया जाएगा।

इस पाठ्यक्रम के विषय प्रमुख प्रौद्योगिकी नियोक्ताओं से डेटा वैज्ञानिक नौकरी लिस्टिंग में वास्तविक आवश्यकताओं के विश्लेषण से आते हैं।

हम मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा माइनिंग तकनीकों को कवर करेंगे, जिनकी वास्तविक नियोक्ता तलाश कर रहे हैं, जिनमें शामिल हैं: डीप लर्निंग / न्यूरल नेटवर्क्स (एमएलपी, सीएनएन, आरएनएन) टेंसरफ्लो के साथ और केरस डेटा विज़ुअलाइज़ेशन इन पायथन में मैटप्लॉटलिब और सीबॉर्न ट्रांसफर लर्निंग के साथ सेंटीमेंट इमेज रिकग्निशन एंड क्लासिफिकेशन रिग्रेशन एनालिसिस के-मीन्स क्लस्टरिंग प्रिंसिपल कंपोनेंट्स एनालिसिस ट्रेन / टेस्ट और क्रॉस-वैलिडेशन बायेसियन मेथड्स डिसीजन ट्री और रैंडम फॉरेस्ट मल्टीपल रिग्रेशन / डॉक्यूमेंट्स की व्युत्क्रम आवृत्ति प्रायोगिक डिजाइन और ए / बी टेस्टिंग फीचर इंजीनियरिंग हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग।

और भी बहुत कुछ! अपाचे स्पार्क के साथ मशीन लर्निंग पर एक व्यापक खंड भी है, जो आपको इन तकनीकों को एक कंप्यूट क्लस्टर पर विश्लेषण किए गए "बड़े डेटा" तक स्केल करने की अनुमति देता है।

और आपके पास इस कोर्स के फेसबुक ग्रुप तक भी पहुंच होगी, जहां आप अपने सहपाठियों के संपर्क में रह सकते हैं।

यदि आप पायथन के लिए नए हैं, तो चिंता न करें: पाठ्यक्रम क्रैश कोर्स से शुरू होता है।

यदि आपने पहले कुछ प्रोग्रामिंग की है, तो आपको शीघ्रता से आरंभ करना चाहिए।

यह कोर्स आपको दिखाता है कि आप अपने माइक्रोसॉफ्ट विंडोज पीसी, लिनक्स डेस्कटॉप और मैक को कैसे सेट अप करें।

चाहे आप एक प्रोग्रामर हैं जो एक नए और रोमांचक करियर में स्विच करना चाहते हैं, या एक डेटा विश्लेषक जो प्रौद्योगिकी उद्योग में संक्रमण की तलाश में है, यह पाठ्यक्रम आपको दुनिया भर के उद्योग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली बुनियादी तकनीक सिखाएगा।

ये ऐसे विषय हैं जिनके बारे में किसी भी सफल प्रौद्योगिकीविद् को जानना आवश्यक है, तो आप किसका इंतजार कर रहे हैं? अभी साइनअप करें! "मैंने 201 में आपका कोर्स करना शुरू किया था। समय के साथ मुझे दिलचस्पी हो गई और मैंने कभी नहीं सोचा था कि मैं किसी कंपनी के लिए काम करूंगा, इससे पहले कि एक दोस्त ने मुझे यह नौकरी दी।

मैं बहुत कुछ सीख रहा हूं जो अकादमी में सीखना असंभव था और इसका पूरा आनंद ले रहा था।

मेरे लिए, आपका पाठ्यक्रम वह है जिसने मुझे यह समझने में मदद की कि कॉर्पोरेट समस्याओं के साथ कैसे काम किया जाए।

कॉर्पोरेट एआई रिसर्च में सफलता के लिए कैसे सोचें।

मैं आपको एमएल में सबसे प्रभावशाली प्रशिक्षक, सरल लेकिन आकर्षक पाता हूं।"

कणाद बसु, पीएच.डी.