你将学到什么
对许多机器学习模型有很好的直觉
知道为每种类型的问题选择哪种机器学习模型
实施机器学习算法
创建监督机器学习算法来预测类别。
了解机器学习生命周期的完整产品工作流程。
探索如何部署机器学习模型。
了解为每种类型的问题选择哪种机器学习模型
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
学习使用 NumPy 处理数值数据
使用 Matplotlib 通过 Python 创建完全自定义的数据可视化。
使用 Pandas 探索大型数据集和整理数据
学习使用 Seaborn 绘制统计图

要求

机器学习的基本知识
说明
在本课程中，实际使用数据科学解决业务问题。学习使用 Python 构建和部署机器学习、数据科学、人工智能、Auto Ml、深度学习、自然语言处理 (Nlp) Web 应用程序项目（Flask、Django、Heroku、AWS、Azure、GCP、IBM Watson、Streamlit Cloud） .

我们已经能够处理如此庞大的数据量。由于这些先进的计算系统，我们能够分析这些数据并从中得出见解。

然而，尽管取得了所有这些进步，数据仍然是一个每秒都在增长的浩瀚海洋。虽然大量数据可以证明对行业有用，但问题在于使用这些数据的能力。

如上所述，数据是燃料，但它是一种原始燃料，需要转化为对行业有用的燃料。为了使这种原始燃料有用，行业需要数据科学家。因此，如果您想使用这些数据来帮助公司做出强有力的决策，则必须具备数据科学知识。

据 Glassdoor 称，数据科学家的平均年薪为 117,345 美元。这高于全国平均水平 44,564 美元。因此，数据科学家的工资比全国平均工资高出 163%。

这使得数据科学成为一个非常有利可图的职业选择。这主要是由于数据科学家的缺乏导致巨大的收入泡沫。

由于数据科学要求一个人在统计、数学和计算机科学等多个领域精通和知识渊博，因此学习曲线非常陡峭。因此，数据科学家的价值在市场上非常高。

数据科学家在公司享有声望。该公司依靠他的专业知识做出数据驱动的决策，并使他们能够朝着正确的方向前进。

此外，数据科学家的角色取决于其雇主公司的专业化程度。例如——商业行业需要数据科学家来分析他们的销售情况。

一家医疗保健公司需要数据科学家帮助他们分析基因组序列。数据科学家的薪水取决于他的角色和他必须执行的工作类型。它还取决于公司的规模，这取决于他们使用的数据量。

尽管如此，数据科学家的薪酬水平仍远高于其他 IT 和管理部门。然而，数据科学家的薪水与他们必须投入的工作量成正比。数据科学需要努力工作，需要一个人对他/她的技能有透彻了解。

在本课程中，我们将处理下面列出的 100 个真实世界的项目

Project-1: Pan Card Tempering Detector App -部署在Heroku上

项目二：犬种预测 Flask App

项目三：图像水印应用-部署在Heroku上

Project-4：交通标志分类

项目 5：从图像应用程序中提取文本

项目 6：植物病害预测 Streamlit App

项目 7：车辆检测和计数 Flask App

项目 8：创建换脸 Flask 应用程序

项目 9：鸟类物种预测 Flask 应用程序

项目 10：英特尔图像分类 Flask 应用程序

项目 11：使用 IBM Cloud Service 的语言翻译器应用程序 – 在 Heroku 上部署

项目 12：使用 IBM Watson -Deploy On Heroku 预测广告浏览量

项目 13：笔记本电脑价格预测器 – 在 Heroku 上部署

项目 14：WhatsApp 文本分析器 – 在 Heroku 上部署

项目15：课程推荐系统-部署在Heroku上

项目 16：IPL 比赛获胜预测器 – 在 Heroku 上部署

项目 17：体脂估算器应用程序 – 在 Microsoft Azure 上部署

项目 18：Campus Placement Predictor 应用程序 – 在 Microsoft Azure 上部署

项目 19：汽车可接受性预测器 – 部署在谷歌云上

Project-20：图书类型分类应用-部署在Amazon Web Services上

项目 21：寻找大肠杆菌的 DNA 分类 – 在 AWS 上部署

项目 22：预测句子中的下一个单词。- AWS – 在 AWS 上部署

项目 23：使用 LSTM 预测下一个数字序列 – 在 AWS 上部署

项目 24：使用 NLP 从文本中提取关键字 – 在 Azure 上部署

项目 25：纠正错误的拼写 – 在 Azure 上部署

项目 26：音乐流行度分类 – 在 Google App Engine 上部署

项目 27：广告分类 – 在 Google App Engine 上部署

项目 28：图像数字分类 – 在 AWS 上部署

项目 29：使用神经网络进行情绪识别 – 在 AWS 上部署

项目 30：乳腺癌分类 – 在 AWS 上部署

Project-31：情感分析Django App——部署在Heroku上

项目 32：流失率 Django 应用程序

项目 33：查找传奇口袋妖怪 Django 应用程序 – 在 Heroku 上部署

Project-34：人脸检测 Streamlit App

项目 35：Cats Vs Dogs Classification Flask App

Project-36：客户收入预测应用-部署在Heroku上

项目 37：语音预测应用程序中的性别 – 在 Heroku 上部署

Project-38：餐厅推荐系统

Project-39：幸福指数Django App-部署在Heroku上

项目 40：森林火灾预测 Django 应用程序 – 在 Heroku 上部署

项目 41：构建汽车价格预测应用程序 – 在 Heroku 上部署

Project-42：构建Affair Count Django App——部署在Heroku上

项目 43：构建 Shrooming Predictions 应用程序 – 在 Heroku 上部署

项目 44：部署在 Heroku 上的 Google Play 应用评级预测

项目 45：构建银行客户预测 Django 应用程序 – 在 Heroku 上部署

项目 46：构建艺术家雕塑成本预测 Django 应用程序 – 在 Heroku 上部署

项目 47：构建医疗成本预测 Django 应用程序 – 在 Heroku 上部署

Project-48：钓鱼网页分类 Django App -Deploy On Heroku

项目 49：服装合身尺寸预测 Django 应用程序 – 在 Heroku 上部署

项目 50：构建相似性文本 Django 应用程序 – 在 Heroku 上部署

项目 51：黑色星期五促销项目

Project-52：情感分析项目

Project-53：帕金森病预测项目

Project-54：假新闻分类器项目

Project-55：恶意评论分类器项目

Project-56：IMDB 电影评级预测

Project-57：印度空气质量预测

Project-58：Covid-19 案例分析

项目 59：客户流失预测

项目 60：创建聊天机器人

项目 61：视频游戏销售分析

项目 62：Zomato 餐厅分析

项目 63：沃尔玛销售预测

项目 64：使用信号处理技术预测声波速度

项目 65：使用机器学习估算孔隙压力

Project-66：使用 ML 进行音频处理

Project-67：使用语音识别进行文本表征

Project-68：使用神经网络进行音频​​分类

Project-69：开发语音助手

项目 70：客户细分

项目 71：FIFA 2019 分析

Project-72：网络抓取数据的情感分析

项目 73：确定红葡萄树的质量

项目 74：客户性格分析

项目 75：印度的识字分析

项目 76：使用 Eval ML（Auto ML）预测心脏病发作风险

项目 77：使用 Pycaret 进行信用卡欺诈检测（Auto ML）

项目 78：使用 Auto SK Learn (Auto ML) 进行机票价格预测

项目 79：使用 Auto Keras 预测汽油价格

项目 80：使用 H2O Auto ML 进行银行客户流失预测

项目 81：使用 TPOT 和端到端部署的空气质量指数预测器（Auto ML）

项目 82：使用 ML 模型和 PyCaret 部署的降雨预测（自动 ML）

项目 83：使用 ML 和 EVALML（Auto ML）预测披萨价格

项目 84：使用 TPOT（Auto ML）预测 IPL 板球比分

项目 85：使用 ML 和 H2O Auto ML 预测自行车租赁数量

项目 86：使用 Auto Keras (Auto ML) 进行混凝土抗压强度预测

项目 87：使用 Auto SK Learn (Auto ML) 预测班加罗尔房价

项目 88：使用 PyCaret 预测医院死亡率（Auto ML）

项目 89：使用 ML 和 Eval Auto ML 进行员工晋升评估

项目 90：使用 ML 和 H2O Auto ML 预测饮用水可饮用性

项目 91：使用 OpenCV 和 Tkinter 的图像编辑器应用程序

项目 92：使用 Tkinter 和 Sqlite3 的品牌识别游戏

项目 93：使用 Tkinter 和 Sqlite3 的事务应用程序

项目 94：使用 Django 的学习管理系统

Project-95：使用 Django 创建新闻门户

项目 96：使用 Django 创建学生门户

Project-97：使用 Django 和 Plotly 的生产力跟踪器

Project-98：使用 Django 创建一个学习小组

项目 99：使用 PyQt5、SQLite 构建作物指南应用程序

项目 100：使用 PyQt5、SQLite 构建密码管理器应用程序

提示：创建一个 50 天学习计划或 100 天学习计划，每天花费 1-3 小时，在 50 天内构建 100 个项目或在 100 天内构建 100 个项目。

成为数据科学家、被录用并开始新职业所需的唯一课程

注意（阅读此内容）：本课程值得您花费时间和金钱，请在优惠到期前立即注册。

本课程适合
数据科学初学者