Une opportunité à ne pas manquer pour obtenir votre certificat en science des données
Imagine ça: vous avez la possibilité de prendre un cours de science des données en ligne sans coût. Et en cerise sur une offre déjà délicieuse, Vous obtiendrez même un certificat à la fin du cours!
Donc, non seulement pouvez-vous embellir votre ensemble de compétences en science des données en plein essor, mais vous obtenez également un certificat prouvant vos réalisations. Cela semble trop beau pour être vrai?
Bon, DataPeaker en fera une réalité dans 2020. L'une des fonctionnalités les plus demandées de notre communauté, depuis que nous avons lancé notre populaire plateforme de cours, a fourni des certificats pour nos cours gratuits.
Nous vous entendons!
Nous sommes ravis d'annoncer QUATRE cours certifiés gratuits sur divers concepts de science des données et d'apprentissage automatique, Juste pour notre communauté!
En ces temps incertains, nous avons vu plus de gens affluer vers la science des données comme option de carrière. Et nous voulons aider.
Les 4 des cours certifiés gratuits sont:
Roulement de tambour s'il vous plaît! Et c'est reparti:
- Introduction à Python
- Introduction aux arbres de décision
- Introduction aux réseaux de neurones
- Introduction au traitement automatique du langage naturel (PNL)
C'est comme ca, nous proposons quatre thèmes généraux à notre communauté. Ces sujets vont de l'apprentissage d'un nouveau langage de programmation (Python), un algorithme d'apprentissage automatique populaire (arbres de décision), un concepto central de l'apprentissage en profondeurL'apprentissage en profondeur, Une sous-discipline de l’intelligence artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour analyser et traiter de grands volumes de données. Cette technique permet aux machines d’apprendre des motifs et d’effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Sa capacité à s’améliorer continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données lui sont fournies en fait un outil clé dans diverses industries, de la santé... (les réseaux de neurones) et un domaine prospère (PNL).
Les Cours gratuits avec certification sont des leçons vidéo avec des exercices approfondis et une évaluation finale des compétences pour vérifier votre éligibilité à vous offrir le certificat gratuit. Les étudiants doivent terminer toutes les leçons et réussir l'évaluation finale avec un 60% ou plus que les qualifications pour être éligible à la certification.
Explorons chaque cours en détail pour comprendre les sujets abordés.
Cours # 1: Introduction à Python
Python est le langage de programmation le plus populaire pour la science des données. Sa syntaxe simple est facile à utiliser et peut effectuer toutes les tâches, du nettoyage des données à la modélisation des données, sans avoir à écrire des codes complexes.
Ce cours vous aidera à apprendre et à comprendre:
-
- Bases de l'analyse de données, Structure de données, dictionnaires
- Les bibliothèques Python comme Pandas et les utilisent efficacement pour la science des données et l'analyse de données
- Cadres de données et opérations de base en Python
- Manipulation et visualisation de données en Python
- Expressions régulières (RegEx), beaucoup plus!
Êtes-vous prêt à démarrer votre carrière et à apprendre le meilleur langage de la science des données ??
Cours # 2: Introduction aux réseaux de neurones
Este curso gratuito de DataPeaker le dará una idea de qué es una neuronal rougeLes réseaux de neurones sont des modèles computationnels inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils utilisent des structures appelées neurones artificiels pour traiter et apprendre des données. Ces réseaux sont fondamentaux dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettant des avancées significatives dans des tâches telles que la reconnaissance d’images, Traitement du langage naturel et prédiction de séries temporelles, entre autres. Leur capacité à apprendre des motifs complexes en fait des outils puissants.., Comment ça marche, quels sont les composants de base d'un réseau de neurones et où pouvez-vous utiliser des réseaux de neurones. Le cours parfait pour les débutants en deep learning!
Le cours vous aidera à apprendre:
- Introduction aux réseaux de neurones
- Fonctions de déclenchement
- Fonction de perteLa fonction de perte est un outil fondamental de l’apprentissage automatique qui quantifie l’écart entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles. Son but est de guider le processus de formation en minimisant cette différence, permettant ainsi au modèle d’apprendre plus efficacement. Il existe différents types de fonctions de perte, tels que l’erreur quadratique moyenne et l’entropie croisée, chacun adapté à différentes tâches et...
- Réseaux de neurones dans les données structurées
- Prédiction des ventes
- Cas d'utilisation de l'apprentissage profond dans le monde réel
Cours # 3: Introduction aux arbres de décision
L'algorithme d'arbre de décision est l'un des algorithmes les plus puissants en apprentissage automatique. Les arbres de décision sont utilisés à la fois par les débutants et les experts pour créer des modèles d'apprentissage automatique. Ce cours vous fournit tout sur les arbres de décision et leur implémentation Python..
Ce cours gratuit couvrira les sujets suivants:
- Introduction à l'arbre de décision
- Pureté dans les arbres de décision
- Terminologie des arbres de décision
- Comment sélectionner le meilleur point de partage dans les arbres de décision
- Chi au carré
- Gain d'informations
- Réduction des écarts
- Optimisation des performances de l'arbre de décision
- Implémentation de l'arbre de décision
Cours # 4: Introduction au traitement automatique du langage naturel (PNL)
Traitement du langage naturel (PNL) est l'art d'extraire des informations à partir d'un texte non structuré. Ce cours vous apprend les bases de la PNL, expressions régulières et prétraitement de texte.
Traitement du langage naturel (PNL) dirige aujourd'hui de nombreuses applications clés de l'industrie de la vie réelle, Quoi:
- La traduction de la langue
- Systèmes de dialogue / Chatbots
- Analyse des sentiments
- Récapitulateurs de texte
- Reconnaissance vocale
- Auto-correction
Ce cours gratuit couvrira les sujets suivants:
- Introduction au traitement automatique du langage naturel
- Comprendre l'expression régulière
- Tokenización y standardisationLa normalisation est un processus fondamental dans diverses disciplines, qui vise à établir des normes et des critères uniformes afin d’améliorer la qualité et l’efficacité. Dans des contextes tels que l’ingénierie, Formation et administration, La standardisation facilite la comparaison, Interopérabilité et compréhension mutuelle. Lors de la mise en œuvre des normes, La cohésion est favorisée et les ressources sont optimisées, qui contribue au développement durable et à l’amélioration continue des processus.... du texte
- Explorer les données textuelles
- Implémentation du prétraitement de texte à l'aide de NLTK
- Créer un modèle ML de base pour la classification de texte
Existe-t-il d'autres cours gratuits disponibles par DataPeaker?
Pari! Nous avons une toute la gamme de cours gratuits pour que vous puissiez vous inscrire et commencer à apprendre aujourd'hui. Bien que ces cours n'offrent pas de certificats, l'apprentissage proposé est inégalé et qui peut refuser d'apprendre gratuitement de nouveaux concepts de science des données?
Des algorithmes d'apprentissage automatique à la conception de visualisation dans Tableau, nous avons une large gamme de cours gratuits parmi lesquels vous pouvez choisir. Alors inscrivez-vous dès aujourd'hui !!
Si vous avez des questions, n'hésitez pas à nous contacter ou à laisser un commentaire ci-dessous.
