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全面人工智能、机器学习和数据科学课程：从零到精通
Complete A.I. Machine Learning and Data Science: Zero to Mastery
最受欢迎、评价最高的在线 AI、机器学习和数据科学训练营之一。它也是最现代和最新的。保证。今年，您将从没有任何经验的完全初学者转变为被聘为机器学习工程师。
您将学习数据科学、数据分析、机器学习（人工智能）、Python、Python与Tensorflow的Python、Pandas等等！
课程概述
从头开始学习数据科学和机器学习，获得录用，并在此过程中获得乐趣。我们有信心这是你在数据科学与机器学习上找到的最全面、最现代和最新的课程（我们知道）。针对 2024 年进行了全面更新，我们使用最新版本的 Python Tensorflow 2.0 以及所有最新的行业技能和趋势！
学习内容
- 使用最新 Tensorflow 2.0 的深度学习、迁移学习和神经网络
- 向管理层和利益相关者展示数据科学项目
- 现实生活中的案例研究和项目，以了解现实世界中的事情是如何完成的
- 实施机器学习算法
- 如何改进机器学习模型
- 构建简历中的工作组合
- 监督学习和无监督学习
- 使用 Matplotlib 和 Seaborn 等数据可视化工具探索大型数据集
- 了解 NumPy 及其在机器学习中的应用
- 了解如何在项目中使用流行的库 Scikit-learn
- 掌握机器学习以及如何在工作中使用它
- 使用 Google、Apple、Amazon 和 Facebook 等大型科技公司使用的现代工具
- 了解为每种类型的问题选择哪种机器学习模型
- 了解数据科学工作流的最佳实践
- 了解如何使用最新的 Python 3 在 Python 中编程
- 学习预处理数据、清理数据和分析大数据
- 数据科学和机器学习的开发人员环境设置
- 时间序列数据的机器学习
- 使用 Pandas 探索大型数据集并整理数据
- 用于申请行业工作的数据科学和机器学习项目组合，并提供所有代码和笔记本
- 了解数据工程以及 Hadoop、Spark 和 Kafka 等工具在行业中的应用
- 了解如何应用迁移学习
- 学习执行分类和回归建模
机器学习几乎在每个行业都有应用，并且每年都变得越来越广泛。
- 营销
- 金融
- 医疗保健和患者诊断
- 网络安全
- 零售
- 运输和物流
- 农业
- 物联网
- 游戏和娱乐
- 欺诈检测
- 制造中的异常检测
- 政府
- 学术界/研究界
- 推荐系统
- 体育（都听说过点球成金？！
还有更多。它无处不在。您将在本课程中学到的技能可以应用于所有这些行业，并为您的职业生涯提供很多选择。
从零到精通的毕业生现在在谷歌、特斯拉、亚马逊、苹果、IBM、优步、Facebook、Shopify +其他顶级科技公司工作。
他们还作为顶级自由职业者工作，在世界各地远程工作时获得报酬。
这可以是你。
通过今天注册，您还可以加入我们独家的实时在线社区课堂，与成千上万的学生、校友、导师、助教和讲师一起学习。
最重要的是，您将从行业专家那里学习数据科学和机器学习，这些专家具有在硅谷、多伦多和澳大利亚的顶级公司工作过的实际经验。
本课程侧重于效率，因此您再也不必将时间浪费在令人困惑、过时或不完整的机器学习教程上。
这门基于项目的综合课程将向您介绍数据科学家的所有现代技能，在此过程中，您将构建许多现实世界的项目以添加到您的投资组合中。
您还可以访问 Github 上的所有代码、工作簿和模板 （Jupyter Notebooks），以便您可以立即将它们放入您的投资组合中！
本课程解决了进入数据科学和机器学习领域的最大挑战：
将所有必要的资源集中在一个地方，并学习雇主真正正在寻找的最新趋势和工作技能。
该课程非常注重实践，我们会从头到尾引导您成为一名专业的机器学习工程师或数据科学家。
该课程涵盖 2 个方向：
1️⃣ 程序员：如果您已经了解编程，您可以直接进入并跳过我们从头开始教您 Python 的部分。
2️⃣ 没有编程经验：如果您是一个完整的初学者，请不要担心。我们从一开始就带您，从头开始教您 Python 以及如何在我们的实际项目中使用它。
别担心，您也将远远超出基础知识。
在我们确保您了解机器学习 101 和 Python 等基础知识后，我们会深入研究神经网络、深度学习和迁移学习等高级主题，以便您进行实际练习并为现实世界做好准备。
您将获得成熟的数据科学和机器学习项目的经验，并访问额外的编程资源和备忘单。
您将在此数据科学与机器学习训练营中学到的主题是：
- 数据探索和可视化
- 神经网络和深度学习
- 模型评估和分析
- Python 3 的
- Tensorflow 2.0
- Numpy
- Scikit-学习
- 数据科学和机器学习项目和工作流
- 使用 MatPlotLib 和 Seaborn 在 Python 中实现数据可视化
- 迁移学习
- 图像识别和分类
- 训练/测试和交叉验证
- 监督学习：分类、回归和时间序列
- 决策树和随机森林
- 集成学习
- 超参数优化
- 使用 Pandas Data Frames 解决复杂任务
- 使用 Pandas 处理 CSV 文件
- 使用 TensorFlow 2.0 和 Keras 进行深度学习/神经网络
- 使用 Kaggle 并参加机器学习竞赛
- 如何展示您的发现并给您的老板留下深刻印象
- 如何清理和准备数据以进行分析
- K 最近邻
- 支持向量机
- 回归分析（线性回归/多项式回归）
- 如何使用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
- 使用 Conda、MiniConda 和 Jupyter Notebook 设置环境
- 将 GPU 与 Google Colab 结合使用
- 还有更多！
在本课程结束时，您将成为一名完整的数据科学家，可以在您能想象的任何公司被录用。
您将使用在本课程中学到的一切来构建专业的实际项目，例如心脏病检测应用程序、推土机价格预测器、犬种图像分类器等等。
到最后，您将拥有一堆您构建的项目，您可以向其他人炫耀。
最终结果是什么？
事实是这样的：大多数课程都会教你数据科学，仅此而已。
它们向您展示如何开始，但您不知道从那里开始或如何构建自己的项目。
或者，他们会在屏幕上向您展示大量代码和复杂的数学运算，但它们并没有真正很好地解释事情，以至于您无法自己解决现实生活中的机器学习问题。
无论您是编程新手、想要提升数据科学技能，还是来自不同行业，本课程都适合您。
本课程并不是让您在不了解原理的情况下只编写代码，因此当您完成课程时，除了观看另一个教程之外，您不知道该做什么。不！
本课程将推动您并挑战您，让您从一个没有数据科学经验的绝对初学者，变成一个可以离开的人，忘记 Daniel 和 Andrei，并构建自己的数据科学和机器学习工作流程，并被录用💪。
而且你没有什么可失去的。您可以立即开始学习，如果本课程不是您所期望的，我们将在 100 天内退还您 30%。没有麻烦，也没有问题。
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