這個全方位的課程將指導你學習如何運用Python來分析數據、建立漂亮的視覺化報表,並使用強大的機器學習演算法!
這個全方位課程可與其他資料科學新生訓練營相比,通常花費數千美元,但現在你可以小小的成本學習所有的資訊!
從這 25 小時的課程,你會學到
✅ 使用 Python 程式設計
✅ 用 Python 與 NumPy
✅ 使用 pandas 資料框架來解決複雜的任務
✅ 使用 pandas 來處理 Excel 檔案
✅ 使用 python 實作 Web
✅ 連接 Python 到 SQL
✅ 使用 matplotlib 和 seaborn 進行資料視覺化
✅ 使用 plotly 互動視覺化
✅ 以 SciKit Learn 做機器學習,包括:
✅ 線性回歸
✅ K Nearest Neighbors
✅ K Means Clustering
✅ 決策樹
✅ Random Forests
✅ 自然語言處理
✅ 神經網絡和深度學習
✅ Support Vector Machines
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決策樹excel 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳貼文
--課程已於 2017 年 7 月更新--
本課程為具有一些程式設計經驗的初學者或希望能夠跳到資料科學的有經驗開發者設計!
這個全方位課程可與其他資料科學新生訓練營相比,通常花費數千美元,但現在你可以小小的成本學習所有的資訊!課程有超過 100 個高解析度影片和詳細的程式碼筆記本,這是 Udemy 資料科學和機器學習最詳盡的課程之一!
課程將教你如何使用 Python寫程式,如何建立令人驚艷的資料視覺化,以及如何使用機器學習與Python!這裡只列出幾個我們將學習的主題:
1. 使用 Python 做程式設計
2. 用 Python 做 NumPy
3. 使用pandas數據框架來解決複雜的任務
4. 使用pandas來處理Excel檔案
5. 以 python 處理 Web
6. 連接Python到SQL
7. 使用 matplotlib 和 seaborn 進行資料視覺化
8. 使用 plotly 交互式可視化
9. 以 SciKit Learn 做機器學習,包括:線性回歸
10. K Nearest Neighbors
11. K Means Clustering
12. 決策樹
13. Random Forests
14. 自然語言處理
15. 神經網絡和深度學習
16. Support Vector Machines
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