Les parcours d'apprentissage sont facilement l'une des ressources les plus populaires et les plus recherchées que nous sélectionnons au début de la nouvelle année.. Récemment, nous avons reçu une tonne de demandes nous demandant quand nous lancerions les parcours d'apprentissage pour 2020.
Et nous voici, Nous sommes ravis de vous présenter le premier parcours d'apprentissage de 2020 pour notre communauté!
Le parcours d'apprentissage pour 2020 est la collection définitive et la plus complète de ressources rassemblées de manière structurée. Ce parcours d'apprentissage s'adresse à tous ceux qui souhaitent poursuivre une carrière en science des données. Ensuite, que je sois débutant, avoir quelques années d'expérience professionnelle ou être un professionnel de niveau intermédiaire, ce parcours d'apprentissage en science des données est fait pour vous.
Cette année, sur la base du merveilleux accueil que nous avons reçu l'année dernière, nous avons élargi la portée de ces parcours d'apprentissage. nous lancerons 4 différents parcours d'apprentissage, chacun axé sur l'endroit où vous en êtes dans votre parcours d'apprentissage:
Pourquoi devriez-vous vous inscrire à ce parcours d'apprentissage de la science des données
Il y a trop de ressources d'apprentissage là-bas. Je suis sûr que quiconque a essayé d'étudier à partir de différentes sources comprendra cela. Cela peut être accablant pour quelqu'un qui débute, peu importe où vous en êtes dans votre carrière.
Et c'est pourquoi nous avons créé ces parcours d'apprentissage.
Nous enlevons la douleur, le temps et les efforts nécessaires pour parcourir des centaines de ressources en science des données, apprentissage automatique, 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..., traitement du langage naturel (PNL) et vision par ordinateur. Notre objectif est de vous fournir les meilleures ressources d'apprentissage pour vous aider à rationaliser votre parcours d'apprentissage en science des données..
Vous pouvez entrer le plein et plus complet parcours d'apprentissage pour devenir data scientist en 2020 ici. Vous devez vous inscrire sur la plateforme Courses pour vous inscrire. Cela vous permettra de garder une trace de ce que vous avez couvert tout au long de votre parcours d'apprentissage automatique..
résumé: parcours d'apprentissage pour devenir data scientist en 2020
Voici un résumé de ce que vous pouvez vous attendre à apprendre (et les étapes à suivre) en utilisant ce parcours d'apprentissage:
- Introduction à la science des données et Python: Le début de votre parcours pour devenir un data scientist !! Comprendre ce que fait un data scientist, les multiples termes associés à la science des données et se familiariser avec le langage de programmation Python.
- Statistiques et Mathématiques: L'épine dorsale de la science des données. Certains des concepts clés qu'il couvrira sont la probabilité, statistiques inférentielles et apprendre à effectuer des analyses de données exploratoires (AED). Cela comprendra également les bases de l'algèbre linéaire. (un autre sujet central de l'apprentissage automatique)
- Bases de l'apprentissage automatique: Bienvenue dans le monde de l'apprentissage automatique! Cette section essaie de vous présenter les algorithmes et les techniques de base de l'apprentissage automatique., qui incluent la régression linéaire, Régression logistique, arbres de décision, Naïf Bayes, machines à vecteurs de soutien (SVM), entre autres.
- Apprentissage conjoint: Il est temps d'approfondir les sujets avancés d'apprentissage automatique. Comprendre ce qu'est l'ensemble, les différentes techniques d'ensemble et commencer à travailler sur des ensembles de données pour acquérir une expérience pratique
- Des séries chronologiques: L'un des problèmes les plus complexes dans cet espace. Cela mérite une section complète à lui seul, nous avons donc également inclus un projet pratique pour vous familiariser avec les nombreux concepts de séries chronologiques et leur fonctionnement dans le monde réel.
- Systèmes de recommandation et algèbre matricielle: Pourquoi l'algèbre matricielle, des questions? Bon, Vous ne pouvez pas apprendre sérieusement les moteurs de recommandation sans cela !! C'est pourquoi cette rubrique, couvert en juin sur le parcours d'apprentissage, traite de ces deux concepts pertinents et tendances. Cela couvrira les techniques de réduction de la dimensionnalité telles que l'analyse en composantes principales (APC) ainsi que des projets de moteur de recommandation.
- Les réseaux de neurones (et apprentissage en profondeur): Oui, l'apprentissage en profondeur fait partie du parcours d'apprentissage de la science des données. Compte tenu de l'essor et de l'adoption rapides des applications d'apprentissage en profondeur, c'est potentiellement une partie très pertinente de votre rôle en tant que data scientist. Vous découvrirez les réseaux de neurones et découvrirez également un cadre d'apprentissage en profondeur populaire appelé Keras (vous pouvez en sélectionner d'autres selon vos préférences, comme PyTorch)
- Vision par ordinateur: La vision par ordinateur est facilement le domaine d'apprentissage en profondeur le plus demandé dans l'industrie. Une fois que vous êtes familiarisé avec la section précédente, approfondir les différents types de problèmes de vision par ordinateur et apprendre au fur et à mesure.
- Traitement du langage naturel (PNL): Le domaine le plus chaud de toutes les industries. Les entreprises se bousculent pour obtenir les meilleurs talents de la PNL: C'est le bon moment pour commencer à travailler sur la PNL! Du BERT de Google au RoBERTa de Facebook, se familiariser avec les frameworks NLP de pointe
Comme mentionné précédemment, vous pouvez entrer dans le parcours d'apprentissage complet de la science des données ici. Inscrivez-vous et commencez votre parcours d'apprentissage automatique dès aujourd'hui !! Puede realizar un seguimiento de su progreso durante todo el año a mesureLa "mesure" C’est un concept fondamental dans diverses disciplines, qui fait référence au processus de quantification des caractéristiques ou des grandeurs d’objets, phénomènes ou situations. En mathématiques, Utilisé pour déterminer les longueurs, Surfaces et volumes, tandis qu’en sciences sociales, il peut faire référence à l’évaluation de variables qualitatives et quantitatives. La précision des mesures est cruciale pour obtenir des résultats fiables et valides dans toute recherche ou application pratique.... que marca los hitos y se acerca más a la función de sus sueños.
Nous proposons également une version illustrée de ce parcours d'apprentissage en science des données ci-dessous., afficher une image mois par mois. Vous pouvez l'imprimer et l'utiliser comme liste de contrôle. Et si vous faites de votre mieux et suivez ce chemin d'apprentissage, Vous serez dans une excellente position pour commencer à déchiffrer les entretiens en science des données d'ici la fin de 2020.
Vous pouvez télécharger une version haute définition de l'infographie. ici.
