Трек
Специалист по машинному обучению на Python
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Любимая обучающимися из тысяч компаний
Обучаете команду?
Попробуйте для бизнесаОписание трека
Специалист по машинному обучению на Python
Освойте основные навыки Python для машинного обучения
Начните свой путь к профессии scientist по машинному обучению с этого комплексного трека Python. Получите практический опыт работы с методами обучения с учителем, без учителя и глубокого обучения, работая с реальными наборами данных. К концу этого трека вы обретёте уверенность и навыки, чтобы решать сложные задачи машинного обучения и создавать мощные предиктивные модели.От основ Python до продвинутого машинного обучения
Независимо от того, новичок ли вы в Python или опытный программист, этот трек вам подойдёт. Вы начнёте с изучения основ программирования на Python и быстро перейдёте к продвинутым концепциям машинного обучения. В тщательно подобранную программу входят:- Обучение с учителем с scikit-learn
- Методы обучения без учителя, такие как кластеризация и снижение размерности
- Линейные классификаторы и модели на основе деревьев
- Градиентный бустинг с XGBoost
- Инженерия признаков и предварительная обработка для машинного обучения
- Анализ временных рядов и прогнозирование
- Обработка естественного языка с spaCy
- Глубокое обучение с PyTorch
- Распред��лённое машинное обучение с PySpark
Практическое обучение на реальных проектах
Применяйте свои навыки в практических проектах, которые отражают задачи, с которыми сталкиваются ученые по машинному обучению в индустрии. Вы будете работать с разнообразными наборами данных — от данных о поведении клиентов до изображений и текста — чтобы решать реальные задачи. Благодаря прогнозному моделированию для сельского хозяйства, кластеризации видов антарктических пингвинов и прогнозированию сроков аренды фильмов вы получите практический опыт решения сложных задач машинного обучения. Кроме того, вы изучите стратегии успешного участия в соревнованиях Kaggle, совершенствуя свои навыки разработки высокоэффективных моделей. Эти проекты помогут вам создать впечатляющее портфолио, чтобы продемонстрировать свой опыт в машинном обучении потенциальным работодателям.Станьте готовы к работе с востребованными навыками
Машинное обучение — один из самых востребованных навыков на сегодняшнем рынке труда. Завершив этот Трек, вы будете хорошо подготовлены к тому, чтобы:- Подавать заявки на должности scientist по машинному обучению в разных отраслях
- Сотрудничайте с командами по data science для решения сложных задач
- Участвуйте в соревнованиях Kaggle и хакатонах
- Продолжайте углублять специализацию в таких областях, как NLP, компьютерное зрение или большие данные
Почему Python для машинного обучения?
Python стал языком выбора для машинного обучения благодаря своей простоте, универсальности и обширной экосистеме мощных библиотек. С помощью таких инструментов, как scikit-learn, PyTorch и PySpark, Python позволяет эффективно реализовывать алгоритмы машинного обучения и масштабировать их для работы с большими наборами данных. Освоение Python для машинного обучения откроет перед вами мир возможностей в этой быстрорастущей области.Раскройте свой потенциал как специалист по машинному обучению
Готовы сделать первый шаг к успешной карьере в машинном обучении? Запишитесь на трек «Machine Learning Scientist in Python» уже сегодня и получите навыки и уверенность, чтобы решать реальные задачи машинного обучения. Под руководством экспертов, на практических проектах и в поддерживающем учебном сообществе вы уверенно встанете на путь к профессии специалиста по машинному обучению.Необходимые условия
Для этого трека нет предварительных требованийCourse
Развивайте навыки машинного обучения с scikit-learn в Python. Используйте реальные наборы данных в этом интерактивном курсе и научитесь делать точные прогнозы!
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
Научитесь кластеризовать, преобразовывать, визуализировать и извлекать инсайты из неразмеченных наборов данных с помощью scikit-learn и scipy.
Project
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
В этом курсе вы изучите детали линейных классификаторов, таких как логистическая регрессия и SVM.
Course
На этом курсе вы узнаете, как использовать древовидные модели и ансамбли для регрессии и классификации с помощью scikit-learn.
Project
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Course
В этом курсе вы познакомитесь с unsupervised learning через методы, такие как hierarchical и k-means clustering, используя библиотеку SciPy.
Course
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Course
Научитесь очищать и подготавливать данные для machine learning!
Course
Курс посвящён feature engineering и machine learning для временных рядов.
Course
Создавайте новые признаки, чтобы повысить производительность ваших моделей Machine Learning.
Course
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Course
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Skill Assessment
Course
Освойте анализ текста с ключевыми NLP-техниками: от предобработки до продвинутых моделей-трансформеров.
Course
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Course
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Course
Научитесь создавать свою первую нейросеть, настраивать гиперпараметры и решать задачи классификации и регрессии в PyTorch.
Course
Изучите базовые архитектуры deep learning, такие как CNN, RNN, LSTM и GRU, для моделирования изображений и последовательных данных.
Course
Course
Освойте PySpark для работы с большими данными: обрабатывайте, запрашивайте и оптимизируйте огромные наборы данных для мощной аналитики!
Course
Научитесь делать прогнозы по данным с Apache Spark, используя деревья решений, логистическую регрессию, линейную регрессию, ансамбли и конвейеры.
Course
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
завершён
Получить сертификат об окончании
Добавьте эту квалификацию в профил�� LinkedIn, резюме или CVПоделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас
Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Специалист по машинному обучению на Python уже сегодня!
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.