Formation BootCamp en Science des Données & Apprentissage Machine Full Stack

Aperçu

Apprendre Python, Excel, Deep Learning, Power BI, SQL, Intelligence Artificielle, Statistiques Business, Projets de Synthèse Ce que vous allez apprendre :

Construire un portfolio de projets de science des données pour postuler à des emplois dans l'industrie Apprendre à créer des graphiques à secteurs, à barres, linéaires, en zone, histogrammes, nuages de points, régressions, et graphiques combinés Créer vos propres réseaux neuronaux et comprendre comment les utiliser pour effectuer du deep learning Comprendre et appliquer des techniques de visualisation de données pour explorer de grands ensembles de données Utiliser des algorithmes de science des données pour analyser des données dans des projets réels tels que la classification des champignons et la reconnaissance d'images Comprendre comment utiliser les outils les plus récents en science des données, y compris Tensorflow, Matplotlib, Numpy et bien d'autres Bienvenue dans le Full Stack Data Science & Machine Learning BootCamp Course, le seul cours dont vous avez besoin pour acquérir des compétences de base et vous lancer dans la science des données. Avec plus de 40 heures, ce cours Python est sans aucun doute le cours de science des données et d'apprentissage machine le plus complet disponible en ligne.

Même si vous n'avez aucune expérience en programmation, ce cours vous mènera du débutant à la maîtrise. Voici pourquoi :

Le cours est enseigné par l'instructeur principal chez PwC, le principal bootcamp de programmation en présentiel en Inde.

Dans le cours, vous apprendrez les outils et technologies les plus récents utilisés par les data scientists chez Google, Amazon ou Netflix. Ce cours ne fait pas de concessions, il y a de magnifiques vidéos explicatives animées et des projets réels à construire.

Le programme a été développé sur une période de trois ans avec des professionnels de l'industrie, des chercheurs et des tests et retours d'étudiants. À ce jour, j'ai enseigné à plus de 10000 étudiants à coder et beaucoup ont changé leur vie en obtenant des emplois dans l'industrie ou en lançant leur propre startup technologique.

Vous vous économiserez plus de 12 000 $ en vous inscrivant, mais obtiendrez l'accès aux mêmes supports d'enseignement et apprendrez auprès du même instructeur et du même programme que notre bootcamp de programmation en présentiel. Nous vous guiderons étape par étape à travers des tutoriels vidéo et vous apprendrons tout ce que vous devez savoir pour réussir en tant que professionnel de la science des données et de l'apprentissage machine.

Le cours comprend plus de 40 heures de tutoriels vidéo en HD et développe vos connaissances en programmation tout en résolvant des problèmes réels. Dans le programme, nous couvrons un grand nombre de sujets importants en science des données et apprentissage machine, tels que :

APPRENTISSAGE MACHINE - Régression :

Régression Linéaire Simple, SVR, Arbre de Décision, Forêt Aléatoire, Clustering :

K-Means, Algorithmes de Clustering Hiérarchique Classification :

Régression Logistique, SVM à noyau, Naive Bayes, Classification par Arbre de Décision, Classification par Forêt Aléatoire Traitement du Langage Naturel :

Modèle sac-de-mots et algorithmes pour NLP APPRENTISSAGE PROFOND - Réseaux Neuronaux Artificiels, Réseaux Neuronaux à Convolution, Réseaux Neuronaux Récurrents, Mémoire à Court Terme Longue, Vgg16, Apprentissage par Transfert, Application Web Basée sur Flask.

De plus, le cours est rempli d'exercices pratiques basés sur des exemples réels. Ainsi, non seulement vous apprendrez la théorie, mais vous aurez également l'occasion de vous exercer en construisant vos propres modèles.

À la fin de ce cours, vous programmerez couramment en Python et serez prêt à relever tout projet de science des données. Nous couvrirons tous ces concepts de programmation Python :

PYTHON - Types de Données et Variables Manipulation de Chaînes de Caractères Fonctions Objets Listes, Tuples et Dictionnaires Boucles et Itérateurs Conditionnels et Flux de Contrôle Fonctions Génératrices Managers de Contexte et Restriction de Noms Gestion des Erreurs Power BI - Qu'est-ce que Power BI et pourquoi devriez-vous l'utiliser.

Importer des fichiers CSV et Excel dans Power BI Desktop. Comment utiliser "Merge Queries" pour récupérer des données à partir d'autres requêtes.

Comment créer des relations entre les différentes tables du modèle de données. Tout savoir sur DAX, y compris l'utilisation des fonctions COUTROWS, CALCULATE et SAMEPERIODLASTYEAR.

Tout savoir sur l'utilisation de la carte visuelle pour créer des informations de synthèse. Comment utiliser d'autres visuels tels que des graphiques en colonnes groupées, des cartes et des graphiques de tendance.

Comment utiliser les segments pour filtrer vos rapports. Comment utiliser des thèmes pour formater rapidement et de manière cohérente vos rapports.

Comment éditer les interactions entre vos visualisations et filtrer au niveau de la visualisation, de la page et du rapport. En travaillant à travers des projets réels, vous comprendrez le flux de travail complet d'un data scientist, ce qui est incroyablement précieux pour un employeur potentiel.

Inscrivez-vous aujourd'hui et attendez-vous à :

178+ Conférences Vidéo HD Plus de 30 Défis et Exercices de Code Projets de Science des Données et d'Apprentissage Machine Complètement Développés Ressources de Programmation et Fiches de Triche Notre eBook à succès "12 Rules to Learn to Code" Matériels et programme du cours de bootcamp en science des données et apprentissage machine de plus de 12 000 $.

Programme

• **Introduction à la Science des Données et Apprentissage Automatique**
• Aperçu du cours et objectifs
• Importance et applications dans l'industrie
• **Programmation Python pour la Science des Données**
• Types de données et variables
• Manipulation des chaînes de caractères
• Fonctions et objets
• Listes, tuples et dictionnaires
• Boucles et itérateurs
• Conditionnels et flux de contrôle
• Fonctions génératrices
• Gestionnaires de contexte et portée des noms
• Gestion des erreurs
• **Analyse de Données avec Excel**
• Notions de base d'Excel pour l'analyse de données
• Fonctions et formules avancées
• Nettoyage et prétraitement des données
• **Visualisation de Données**
• Matplotlib et Seaborn
• Création de différents types de graphiques (camembert, barres, lignes, aires, histogrammes, nuages de points, régression, graphiques combinés)
• **Introduction à Power BI**
• Notions de base de Power BI
• Importation de fichiers CSV et Excel
• Création de relations entre les tables
• Travail avec DAX
• Visualisations : cartes de visualisation, graphiques en colonnes groupées, cartes, graphiques de tendance
• Utilisation de trancheurs et de thèmes
• **Statistiques pour la Science des Données**
• Statistiques descriptives
• Statistiques inférentielles
• Tests d'hypothèses
• Analyse de régression
• **Apprentissage Automatique**
• Régression : Régression linéaire simple, SVR, Arbre de décision, Forêt aléatoire
• Regroupement : K-Means, Regroupement hiérarchique
• Classification : Régression logistique, SVM à noyau, Naïve Bayes, Arbre de décision, Forêt aléatoire
• Traitement du Langage Naturel : Sac de mots, algorithmes NLP
• **Apprentissage Profond**
• Introduction aux réseaux neuronaux
• Réseaux de Neurones Artificiels (ANN)
• Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
• Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)
• Mémoire à Long et Court Terme (LSTM)
• VGG16 et Apprentissage par Transfert
• Création d'applications web avec Flask
• **SQL pour la Gestion de Données**
• Concepts de base de la base de données
• Requêtes SQL pour l'extraction et la manipulation de données
• Joins, sous-requêtes et techniques SQL avancées
• **Projets et Applications Pratiques**
• Projets réels de science des données : Classification des champignons, reconnaissance d'images
• Projets de synthèse pour appliquer les compétences apprises
• **Ressources Supplémentaires**
• Plus de 178 conférences vidéo HD
• Plus de 30 défis de code et exercices
• Ressources de programmation et aide-mémoire
• eBook "12 Règles pour Apprendre à Programmer"

Enseigné par

Akhil Vydyula

Sujets

Science des données