Повний курс AI, машинного навчання та науки про дані: Від нуля до майстра

Машинне навчання робить революцію в різних секторах, і його вплив зростає з року в рік.

• Маркетинг
• Фінанси
• Охорона здоров'я та медична діагностика
• Кібербезпека
• Роздрібна торгівля
• Логістика та транспорт
• Сільське господарство
• Інтернет речей
• Ігри та розваги
• Виявлення шахрайств
• Відхилення у виробництві
• Державне управління
• Академічні дослідження
• Системи рекомендацій
• Спорт (чули про Moneyball?!?)

І ще багато інших областей. Він повсюдний. Навички, які ви здобудете на цьому курсі, можуть бути адаптовані до різних галузей, відкриваючи численні кар'єрні шляхи.

Випускники Zero To Mastery зараз процвітають у престижних компаніях, таких як Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, Uber, Facebook, Shopify та інші в технологічному секторі.

Багато з них також досягають успіху як фрілансери, заробляючи, працюючи віддалено з будь-якого куточка світу.

Наступним можете бути ви.

Зареєструвавшись сьогодні, ви отримаєте доступ до нашого жвавого онлайн-класу, де зможете спілкуватися з тисячами інших учнів, випускників, наставників, асистентів та інструкторів.

Найважливіше, що ви навчитесь науці про дані та машинному навчанню від ветеранів галузі з практичним досвідом з провідних компаній Силіконової долини, Торонто та Австралії.

Цей курс розроблений для ефективності, забезпечуючи, що ви ніколи не витратите час на застарілі або неповні навчальні матеріали з Машинного Навчання.

Цей інтенсивний, проектно-орієнтований курс забезпечить вас усіма необхідними навичками Даного вченого, під час якого ви створите численні реальні проекти для демонстрації у вашому портфоліо.

Ви також отримаєте доступ до всього коду, робочих зошитів та шаблонів (Jupyter Notebooks), розміщених на GitHub, що дозволить вам швидко покращити своє портфоліо!

Цей курс вирішує основну перешкоду для входу в науку про дані та машинне навчання:

Доступ до всіх ресурсів в одному місці та актуального навчання по навичкам, які справді потрібні роботодавцям.

Курс дуже практичний, він крок за кроком проведе вас до того, щоб стати кваліфікованим Інженером Машинного Навчання або Даними вченим.

Курс пропонує 2 треки:

1️⃣ Програміст: Якщо ви вже володієте програмуванням, можете відразу занурюватися в матеріал і пропустити основи Python.

2️⃣ Без досвіду програмування: Якщо ви починаєте з нуля, не хвилюйтесь. Ми навчимо вас Python з основ та застосуємо ці знання на реальних проектах.

Будьте впевнені, ви підете далеко за межі основ.

Як тільки ви освоїте основи, такі як Машинне навчання 101 і Python, ми перейдемо до передових тем, таких як нейронні мережі, глибинне навчання та перенесення навчання, забезпечуючи вам практичний досвід, готовий до ринку праці.

Ви будете займатися комплексними проектами в науці про дані та машинному навчанні та отримаєте доступ до додаткових матеріалів з програмування та шпаргалок.

Основні теми, які ви покриєте в цьому буткемпі з науки про дані та машинного навчання включають:

• Дослідження та візуалізація даних
• Нейронні мережі та глибинне навчання
• Оцінка та аналіз моделей
• Python 3
• Tensorflow 2.0
• Numpy
• Scikit-Learn
• Проекти та робочі процеси з науки про дані та машинного навчання
• Візуалізація даних з Matplotlib та Seaborn
• Перенесення навчання
• Розпізнавання та класифікація зображень
• Навчання/тестування та перехресна валідація
• Навчання під наглядом: класифікація, регресія та часові ряди
• Дерева рішень та випадкові ліси
• Ансамблеве навчання
• Підбір гіперпараметрів
• Використання даних фреймів Pandas для складних завдань
• Обробка CSV файлів з Pandas
• Глибинне навчання/нейронні мережі з використанням TensorFlow 2.0 та Keras
• Участь у змаганнях з машинного навчання на Kaggle
• Як ефективно презентувати свої висновки
• Техніки підготовки та очищення даних
• K найближчих сусідів
• Підтримувальні векторні машини
• Техніки регресії (лінійна/поліноміальна)
• Використання Hadoop, Apache Spark, Kafka та Apache Flink
• Налаштування середовища програмування з Conda, MiniConda та Jupyter Notebooks
• Впровадження ресурсів GPU з Google Colab
• та багато іншого!

До завершення курсу ви станете повністю кваліфікованим Даним вченим, здатним отримати роботу в будь-якій компанії, яка вас цікавить.

Ви застосовуватимете здобуті навички для створення реальних проектів, таких як додаток для виявлення хвороб серця, прогнозатор цін на бульдозери, класифікатор зображень порід собак та інше.

Наприкінці у вас буде портфоліо, наповнене реальними проектами для демонстрації.

Отже, в чому суть?

Ось реальність: багато курсів зачіпають науку про дані, але зупиняються на цьому.

Вони можуть розпочати вашу подорож, але залишити вас не впевненими, як просуватися далі або самостійно створювати проекти.

Або ж, вони часто занурюють вас у код і складні рівняння без чітких пояснень, що ускладнює самостійне розв'язання реальних завдань з машинного навчання.

Якщо ви новачок у програмуванні, прагнете вдосконалити свої навички з науки про дані або перейшовши з іншої галузі, цей курс для вас.

Це не про написання рядків коду без розуміння основних принципів, залишаючи вас у замішанні після завершення курсу. Ні в якому разі!

Цей курс мотивуватиме та надихне вас перетворитися з повного новачка на того, хто може самостійно розробляти робочі процеси науки про дані та машинного навчання та знайти роботу своєї мрії 💪.

І немає чого втрачати. Ви можете розпочати свою навчальну подорож сьогодні, і якщо курс не виправдає ваших очікувань, ви можете запитати повне відшкодування протягом 30 днів. Просто так.