完成 2023 年机器学习和数据科学训练营
使用 Tensorflow、Pandas 等学习数据科学、数据分析、机器学习（人工智能）和 Python！
独家Udemy付费课程，中英文字幕，课程资料包齐全！
用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。
你将学到什么
- 成为数据科学家并被录用
- 掌握机器学习并将其运用到工作中
- 使用最新 Tensorflow 2.0 的深度学习、迁移学习和神经网络
- 使用 Google、Apple、Amazon 和 Meta 等大型科技公司使用的现代工具
- 向管理层和利益相关者展示数据科学项目
- 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
- 了解数据科学工作流程的最佳实践
- 实施机器学习算法
- 了解如何使用最新的 Python 3 进行 Python 编程
- 如何改进机器学习模型
- 学习预处理数据、清理数据和分析大数据。
- 建立一个可以写在简历上的作品集
- 数据科学和机器学习的开发人员环境设置
- 监督和非监督学习
- 时间序列数据的机器学习
- 使用 Matplotlib 和 Seaborn 等数据可视化工具探索大型数据集
- 使用 Pandas 探索大型数据集并整理数据
- 学习 NumPy 以及它如何在机器学习中使用
- 数据科学和机器学习项目组合，用于申请该行业的工作，并提供所有代码和笔记本
- 学习在项目中使用流行的库 Scikit-learn
- 了解数据工程以及如何在行业中使用 Hadoop、Spark 和 Kafka 等工具
- 学习执行分类和回归建模
- 了解如何应用迁移学习
要求
- 不需要任何经验（甚至不需要数学和统计学）。我们从最基础的开始。
- 一台具有互联网连接的计算机（Linux/Windows/Mac）。
- 对于懂编程的人和不懂编程的人来说有两条路。
- 本课程中使用的所有工具都可供您免费使用。
描述
这是本月刚刚更新的最畅销的机器学习和数据科学课程，其中包含 2023 年的最新趋势和技能！成为一名完整的数据科学家和机器学习工程师！加入由 900,000 多名工程师组成的实时在线社区，参加由曾在硅谷和多伦多等地的大公司实际工作过的行业专家教授的课程。 安德烈课程的毕业生现在在谷歌、特斯拉、亚马逊、苹果、IBM、摩根大通、Meta 等顶级科技公司工作。你将从零走向大师！
从头开始学习数据科学和机器学习、获得聘用并享受 Udemy 上最现代、最新的数据科学课程（我们使用最新版本的 Python、Tensorflow 2.0 和其他库）的乐趣。本课程注重效率：再也不用花时间在令人困惑、过时、不完整的机器学习教程上。我们非常有信心，这是您在任何地方都能找到的有关该主题的最全面、最现代的课程（我们知道，这是大胆的声明）。
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，我们将构建许多现实世界的项目以添加到您的投资组合中。您将可以访问 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！我们相信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处，并学习最新趋势和雇主想要的工作技能。
该课程将非常实用，我们将引导您从头到尾成为一名专业的机器学习和数据科学工程师。该课程涵盖 2 个轨道。如果您已经了解编程，则可以直接跳过我们从头开始教您 Python 的部分。如果您是新手，我们会从头开始教您 Python 以及如何在现实世界中将其用于我们的项目。别担心，一旦我们学习了机器学习 101 和 Python 等基础知识，我们就会进入神经网络、深度学习和迁移学习等高级主题，这样您就可以获得现实生活中的实践并为现实世界做好准备（我们向您展示成熟的数据科学和机器学习项目，并为您提供编程资源和备忘单）！
本课程涵盖的主题是：
– 数据探索和可视化
– 神经网络和深度学习
– 模型评估与分析
-Python 3
– 张量流2.0
– 麻木
– Scikit-Learn
– 数据科学和机器学习项目和工作流程
– 使用 MatPlotLib 和 Seaborn 在 Python 中进行数据可视化
– 迁移学习
– 图像识别与分类
– 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
– 超参数调优
– 使用 Pandas 数据框解决复杂任务
– 使用 Pandas 处理 CSV 文件
– 使用 TensorFlow 2.0 和 Keras 的深度学习/神经网络
– 使用 Kaggle 并参加机器学习比赛
– 如何展示你的发现并给你的老板留下深刻的印象
– 如何清理和准备数据以供分析
– 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 Notebooks 设置您的环境
– 将 GPU 与 Google Colab 结合使用
完成本课程后，您将成为一名完整的数据科学家，可以受聘于大公司。我们将利用在课程中学到的一切来构建专业的现实世界项目，例如心脏病检测、推土机价格预测器、狗品种图像分类器等等。最后，您将拥有一堆已构建的项目，可以向其他人炫耀。
事实是这样的：大多数课程都会教你数据科学，并且就是这么做的。他们向您展示如何开始。但问题是，您不知道从那里去哪里，也不知道如何构建自己的项目。或者他们在屏幕上向您展示了大量代码和复杂的数学，但它们并没有真正很好地解释事情，无法让您自己解决现实生活中的机器学习问题。
无论您是编程新手，还是想提高数据科学技能，或者来自不同的行业，本课程都适合您。本课程并不是要让您在不了解原理的情况下只是编写代码，这样当您完成本课程时，除了观看其他教程之外，您不知道该怎么做。不！本课程将推动您并挑战您从没有数据科学经验的绝对初学者，成长为可以忘记 Daniel 和 Andrei，并构建自己的数据科学和机器学习工作流程的人。
机器学习广泛应用于商业营销和金融、医疗保健、网络安全、零售、运输和物流、农业、物联网、游戏和娱乐、患者诊断、欺诈检测、制造业异常检测、政府、学术界/研究、推荐系统和这么多。在本课程中学到的技能将为您的职业生涯提供很多选择。
您会听到诸如人工神经网络或人工智能 (AI) 之类的说法，在本课程结束时，您将最终了解这些含义！
单击“立即注册”并加入我们社区中的其他人，以在行业中占据一席之地，并学习数据科学家和机器学习。我们保证这比任何有关该主题的训练营或在线课程都要好。课程内见！
授课者：
Daniel Bourke：
一位自学成才的机器学习工程师，生活在互联网上，有着无法治愈的渴望长时间散步和填补空白页面的欲望。
我在机器学习方面的经验来自于在澳大利亚发展最快的人工智能机构之一 Max Kelsen 的工作。
我曾研究过医疗保健、电子商务、金融、零售等多个行业的机器学习和数据问题。
我最喜欢的两个项目包括构建一个机器学习模型，以从澳大利亚领先的医学研究机构之一的医生笔记中提取信息，以及构建一个自然语言模型来评估澳大利亚最大的保险集团之一的保险索赔。
由于自然语言模型（读取保险索赔并确定哪一方有过错的模型）的性能，保险公司能够将其每日评估负载减少多达 2,500 项索赔。
我的长期目标是结合我的机器学习知识和营养学背景来回答“我应该吃什么？”的问题。
除了自己构建机器学习模型之外，我还喜欢撰写有关该过程的文章并制作视频。我在 Medium、个人博客和 YouTube 上关于机器学习的文章和视频总共获得了超过 500 万次浏览。
我最喜欢的莫过于以有趣和有教育意义的方式解释复杂的话题。我知道尝试在线学习新主题并自行学习是什么感觉。因此，我倾尽全力确保我的创作尽可能易于理解。
我的工作方式（我的做事方式的一个奇特术语）是学习创造和创造学习。如果您知道这个概念的日语单词，请告诉我。
随时欢迎提问。
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Andrei Neagoie：
Andrei 是 Udemy 上评价最高的发展课程的讲师，也是发展最快的课程之一。 他的毕业生已经在世界上一些最大的科技公司工作，如苹果、谷歌、亚马逊、摩根大通、IBM、优衣库等……他曾在硅谷和多伦多担任高级软件开发人员多年多年来，他现在正在利用他所学到的一切来教授编程技能，并帮助您发现作为开发人员在生活中所带来的惊人的职业机会。
作为一名自学成才的程序员，他明白有大量的在线课程、教程和书籍过于冗长且不足以教授适当的技能。大多数人在学习复杂的主题时都会感到不知所措，不知道从哪里开始，更糟糕的是，大多数人没有 20,000 美元可以花在编码训练营上。 编程技能应该是所有人都能负担得起并且开放的。教育材料应该教授当前的现实生活技能，并且不应该浪费学生的宝贵时间。 他从为财富 500 强公司、科技初创公司工作，甚至创办自己的企业中汲取了重要的经验教训，现在将 100% 的时间投入到向他人传授宝贵的软件开发技能，以便以令人兴奋的方式掌控他们的生活和工作。具有无限可能的行业。
安德烈 (Andrei) 向您保证，没有其他课程能够如此全面且解释得如此清楚。 他认为，要学习任何有价值的东西，就需要从基础开始，扎根。只有从那里，您才能学习与基础相关的概念和特定技能（叶子）。当以这种方式构建时，学习就会呈指数级增长。
凭借他在教育心理学和编码方面的经验，Andrei 的课程将带您了解您从未想过的复杂主题。
课程内见！
本课程适合谁：
- 任何想要学习机器学习、数据科学和 Python 的零经验（或初学者/初级）的人
- 您是一名程序员，希望将自己的技能扩展到数据科学和机器学习领域，以使自己更有价值
- 任何想要从行业专家那里学习这些主题的人，他们不仅在教学，而且在该领域实际工作过
- 您正在寻找一门课程来教您机器学习和数据科学，并让您跟上行业的步伐
- 您想要学习基础知识并能够真正理解主题，而不是仅仅观看某人在屏幕上编码几个小时而没有真正“理解”
- 您想学习在项目中使用深度学习和神经网络
- 您希望通过使用强大的机器学习工具为您自己的企业或您工作的公司增加价值。
