یاد بگیرید که چگونه از پایتون برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری عمیق همراه با مفاهیم ریاضی با پیشرفت از سطح مبتدی به کارشناسی ارشد استفاده کنید.
راهنمای کامل برای ایجاد برنامههای Pose Estimation: گردش کار کامل را بیاموزید و 5 برنامه هوش مصنوعی بسازید
در یادگیری ماشینی جدید هستید؟ این نقطه شروع است: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و تحلیل خوشه ای
۹ پروژه بسازید و به دو فناوری ضروری و مدرن تسلط پیدا کنید: Python و PostgreSQL
با یادگیری تکنیک های پیشرفته، به مهارت های خود به عنوان یک توسعه دهنده جنگو مسلط شوید.
تست واحد راهی عالی برای تقویت کیفیت و افزایش همکاری با سایر توسعه دهندگان است. یاد بگیرید که آزمون های واحدی را با استفاده از چارچوب های معروف مانند unittest و pytest به سبک خوب بنویسید.
بیاموزید چگونه با استفاده از تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی از داده های خود بیشترین بهره را ببرید. در این دوره مهارت هایی را کسب می کنید تا بینش خود را از اطلاعات خود دریافت کرده و تصمیمات بهتری بگیرید.
"این کلاس 2 بوت کمپ علم داده و یادگیری ماشین است. یادآوری: لطفاً از نسخه پیشنهادی کتابخانه ها در طول دوره/کلاس استفاده کنید. توصیه می شود. .."
پس از یادگیری مبانی پایتون ، گام بعدی برای افزایش بهره وری ، یادگیری مهارت در یک محیط توسعه یا IDE است. این دوره به شما کمک می کند تا شروع کنید.
بیاموزید چگونه با مجموعه داده های بسیار بزرگ بدون ترک اکوسیستم داده آشنا و غنی پایتون کار کنید. این دوره به شما می آموزد که چگونه از کتابخانه Dask استفاده کنید تا بتوانید داده هایی را که برای ابزارهای معمولی مانند Pandas یا NumPy بسیار بزرگ است ، کنترل کنید.
به اشتراک گذاری کار علم داده می تواند کثیف باشد. بیاموزید که چگونه از Docker - ابزار محبوب استقرار و مدیریت برنامه ها به عنوان کانتینر - برای به اشتراک گذاری کارآمدتر مدل های یادگیری ماشین استفاده کنید.
تکنیک های اساسی برای پاکسازی و پردازش متن را در پایتون بیاموزید. نحوه تبدیل متن به فرم آماده برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی ها را کشف کنید.