Блогер из США, который делится информацией об искусственном интеллекте, технологиях и развитии, Мухаммед Аян разместил подборку бесплатных курсов по Data Science, которые обеспечивают прочную основу и могут быть полезны как профессионалам, так и начинающим. Вот что он предлагает.
Блогер из США, который делится информацией об искусственном интеллекте, технологиях и развитии, Мухаммед Аян разместил подборку бесплатных курсов по Data Science, которые обеспечивают прочную основу и могут быть полезны как профессионалам, так и начинающим. Вот что он предлагает.
Это серия бесплатных видеокурсов, обучающих основам использования Python 3.
Курсы создал доктор Чарльз Северанс (также известный как доктор Чак). Он является клиническим профессором в Школе информации Мичиганского университета, где преподает различные курсы, ориентированные на технологии, включая программирование, дизайн баз данных и веб-разработку.
В этом курсе можно узнать, как манипулировать SQL-таблицами с помощью операторов реляционной алгебры и применить эти теоретические концепции к широко распространенному языку SQL (Structured Query Language), который используется для взаимодействия с реляционными базами данных.
Этот курс позволит формализовать концепции, которые пользователи, естественно, используют в SQL, чтобы они могли применить их к другим языкам (например, Python или R). Курс также предложит советы по использованию SQL для создания все более сложных запросов.
Курс сосредоточит пользователей на элементах и функциях, доступных R для работы над задачами Data Science. Курс начнется с брифинга об основах программирования R, затем поможет понять структуры данных, встроенные функции, определенные пользователем функции и операторы управления потоком во время выполнения первой половины курса. Вторая часть охватит манипулирование данными и визуализацию данных с помощью факторов и кадров данных в R. Курс также включает установку R.
Курс Probability for Data Science начинается с ознакомления с разными понятиями вероятности. Затем он продолжает прививать вам навыки работы с предельной вероятностью для решения проблем, являющихся событиями вне зависимости от результата другого значения, и теоремы Байеса, которая касается вероятности возникновения событий на основе возникновения других событий.
Курс поможет изучить основы бизнес-аналитики, например, анализ данных и статистику, чтобы улучшить свои навыки принятия решений на основе данных.
Курс поможет создавать информационные панели с помощью Tableau. В первой части будет определено, что такое информационная панель, ее назначение и разработанная схема панели. Во 2-й части будут применены методы обнаружения данных с помощью многих функций Tableau. Наконец, в 3-й части будет собрана вся информация, которая позволит создать интерактивную информационную панель.
На курсе пользователи поймут проблемы, связанные с анализом бизнес данных, а также соответствующие случаи использования, чтобы они могли определить возможности использования инструмента бизнес-аналитики. Создать информационную панель в Microsoft Power BI и воспроизвести шаги по очистке, моделированию и визуализации данных в будущих проектах. А также организовать проект создания информационной панели таким образом, чтобы избежать ловушки нескончаемых задач!
CognitiveClass является домом для новейшего и лучшего технологического контента, который может предложить мир.
Учите MATLAB и Simulink в собственном темпе. Выполните практические упражнения. Пройдите целые курсы или сосредоточьтесь на отдельных темах.
Несколько курсов дадут возможность ознакомиться с основами MATLAB, овладеть основными функциями MATLAB для анализа данных, моделирования и программирования, обработки и визуализации данных, повысить надежность, гибкость и эффективность кода MATLAB, узнать об эффективных способах разработки программ в MATLAB с помощью App Designer, а также об объектно-ориентированном программировании Onramp.
Курс поможет использовать программный инструмент для рендеринга данных. Основная цель этого курса — научить вас брать данные, которые, на первый взгляд, малозначительны, и представлять их в форме, которая будет понятна людям. Были разработаны различные техники для визуального представления данных, но в этом курсе мы будем использовать несколько библиотек визуализации данных на Python, а именно Matplotlib, seaborn и Folium.
Освойте эффективные рабочие процессы для очистки грязных данных реального мира. На курсе пользователи получат информацию об обработке отсутствующих значений, масштабировании и нормализации преобразовывать числовые переменные, чтобы получить полезные свойства, разбор дат, кодирование символов и непоследовательный ввод данных.
Введение в глубокое обучение, которое поможет использовать TensorFlow и Keras для создания и обучения нейронных сетей для структурированных данных.
Курс подразумевает информацию о начале работы с алгоритмами машинного обучения. Пользователи узнают о контролируемых алгоритмах обучения и алгоритмах неконтролируемого обучения, кластеризации k-средних, PCA, обучении с подкреплением и Q-обучении. К концу этого курса пользователи получат навыки, необходимые для квалифицированного инженера по машинному обучению.
