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完整的 2022 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！
你将会学到的
- 成为数据科学家并获得聘用
- 掌握机器学习并在工作中使用它
- 使用最新的 Tensorflow 2.0 进行深度学习、迁移学习和神经网络
- 使用谷歌、苹果、亚马逊和 Facebook 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 在 Python 中编程
- 如何改进你的机器学习模型
- 学习预处理数据、清理数据和分析大数据。
- 建立一个工作组合，在你的简历上
- 数据科学和机器学习的开发人员环境设置
- 有监督和无监督学习
- 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 探索大型数据集和整理数据
- 学习 NumPy 以及如何在机器学习中使用它
- 一组数据科学和机器学习项目，用于申请行业工作，并提供所有代码和笔记本
- 学习在你的项目中使用流行的库 Scikit-learn
- 了解数据工程以及行业中如何使用 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
课程内容
21 个章节 • 378 个讲座 • 总时长 43 小时 48 分钟展开所有章节
介绍4 个讲座 • 15 分钟
机器学习 10110 个讲座 • 40 分钟
机器学习和数据科学框架15 个讲座 • 1 小时 8 分钟
两条路径3 个讲座 • 4 分钟
数据科学环境设置13 个讲座 • 1 小时 48 分钟
熊猫：数据分析13 个讲座 • 1 小时 38 分钟
数字货币19 个讲座 • 2 小时 11 分钟
Matplotlib：绘图和数据可视化20 个讲座 • 2 小时 18 分钟
Scikit-learn：创建机器学习模型52 个讲座 • 7 小时 56 分钟
监督学习：分类+回归1 个讲座 • 1 分钟
里程碑项目 1：监督学习（分类）23 个讲座 • 3 小时 36 分钟
里程碑项目 2：监督学习（时间序列数据）21 个讲座 • 3 小时 13 分钟
数据工程13 个讲座 • 58 分钟
神经网络：深度学习、迁移学习和 TensorFlow 244 个讲座 • 7 小时 8 分钟
讲故事+沟通：如何展示你的作品8 个讲座 • 27 分钟
职业建议+额外的位14 个讲座 • 1 小时 21 分钟
学习 Python49 个讲座 • 4 小时 13 分钟
学习 Python 第 2 部分51 个讲座 • 4 小时 49 分钟
额外：免费学习高级统计和数学！1 个讲座 • 1 分钟
然后去哪儿？3 个讲座 • 4 分钟
奖金部分1 个讲座 • 1 分钟
要求
- 不需要先前的经验（甚至不需要数学和统计）。我们从最基本的开始。
- 具有互联网连接的计算机（Linux/Windows/Mac）。
- 对于那些知道编程和不知道编程的人来说，有两条路径。
- 本课程中使用的所有工具均免费供你使用。
说明
这是一门畅销的机器学习和数据科学课程，本月刚刚更新了 2022 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 600,000 多名工程师组成的实时在线社区，并参加由曾在硅谷和多伦多等地为大公司工作过的行业专家教授的课程。 Andrei 课程的毕业生现在在谷歌、特斯拉、亚马逊、苹果、IBM、摩根大通、Facebook 等顶级科技公司工作。你将从零到精通！
通过 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），从头开始学习数据科学和机器学习、获得聘用并享受乐趣。本课程专注于效率：不再花时间在令人困惑、过时、不完整的机器学习教程上。我们非常有信心，这是你在任何地方都能找到的关于该主题的最全面、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你介绍数据科学家的所有现代技能，并且在此过程中，我们将构建许多现实世界的项目以添加到你的投资组合中。你将可以访问 Github 上的所有代码、工作簿和模板（Jupyter Notebooks），这样你就可以立即将它们放在你的作品集中！我们相信这门课程解决了进入数据科学和机器学习领域的最大挑战：在一个地方拥有所有必要的资源，并学习最新趋势和雇主想要的工作技能。
当我们引导你从头到尾成为一名专业的机器学习和数据科学工程师时，课程将非常实用。该课程涵盖 2 条轨道。如果你已经了解编程，你可以直接进入并跳过我们从头开始教你 Python 的部分。如果你是新手，我们会从一开始就带你学习 Python 以及如何在现实世界中为我们的项目使用它。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，这样你就可以在现实生活中进行实践并为现实世界做好准备（我们向你展示成熟的数据科学和机器学习项目，并为你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
– 蟒蛇 3
– TensorFlow 2.0
– 麻木
– Scikit-学习
– 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
– 图像识别和分类
– 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
– 合奏学习
– 超参数调整
– 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打动你的老板
– 如何清理和准备数据以进行分析
– 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 设置你的环境
– 在 Google Colab 中使用 GPU
在本课程结束时，你将成为一名完整的数据科学家，可以被大公司聘用。我们将使用我们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。到最后，你将拥有一堆你已经构建的项目，你可以向其他人炫耀。
事实是这样的：大多数课程都会教你数据科学并做到这一点。他们向你展示如何开始。但问题是，你不知道从那里去哪里或如何构建自己的项目。或者他们在屏幕上向你展示了很多代码和复杂的数学，但它们并不能很好地解释事情，让你自己去解决现实生活中的机器学习问题。
无论你是编程新手，还是想提升你的数据科学技能，或者来自不同的行业，本课程都适合你。本课程不是让你在不了解原理的情况下编写代码，这样当你完成课程后，除了观看另一个教程之外，你不知道该做什么。不！本课程将推动你并挑战你从没有数据科学经验的绝对初学者转变为可以离开，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。
机器学习在商业营销和金融、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你的职业生涯提供很多选择。
你会听到诸如人工神经网络或人工智能 (AI) 之类的陈述，并且在本课程结束时，你将最终理解这些陈述的含义！
单击“立即注册”并加入我们社区的其他人，以在行业中占据一席之地，并学习数据科学家和机器学习。我们保证这比任何关于该主题的训练营或在线课程都要好。课程内见！
授课人：
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途跋涉并填写空白页面。
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 工作。
我曾在包括医疗保健、电子商务、金融、零售等在内的众多行业中处理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（一种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工作量减少多达 2,500 个索赔。
我的长期目标是将我的机器学习知识和我的营养学背景结合起来，努力回答“我应该吃什么？”这个问题。
除了自己构建机器学习模型外，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 万次观看。
我只喜欢一个有趣和有教育意义的复杂话题。我知道尝试和学习一个新主题是什么感觉，无论是在线学习还是自己学习。所以我倾注了我的灵魂来确保我的创作尽可能地易于访问。
我的作案手法（我做事方式的一个花哨的术语）是学习创造和创造学习。如果你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上评分最高的开发课程的讲师，也是发展最快的课程之一。 他的毕业生转而为苹果、谷歌、亚马逊、摩根大通、IBM、优衣库等世界上一些最大的科技公司工作……他一直在硅谷和多伦多担任许多高级软件开发人员多年，现在正在利用他所学到的一切来教授编程技能并帮助你发现作为开发人员在生活中所带来的惊人职业机会。
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会感到麻痹，不知道从哪里开始，或者更糟糕的是，大多数人没有 20,000 美元可用于编码训练营。 编程技能应该是负担得起的并对所有人开放。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。 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，他学到了重要的经验教训，现在他将 100% 的时间用于教授他人宝贵的软件开发技能，以便在令人兴奋的环境中掌控他们的生活和工作。无限可能的行业。
Andrei 向你保证，没有其他课程可以如此全面和解释清楚。 他认为，要学习任何有价值的东西，就需要从基础开始，发展树根。只有从那里，你才能学习与基础相关的概念和特定技能（叶子）。当以这种方式组织时，学习变得指数级。
凭借他在教育心理学和编码方面的经验，Andrei 的课程将带你了解你从未想过可能实现的复杂主题。
课程内见！
此课程面向哪些人：
- 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
- 你是一名程序员，希望将自己的技能扩展到数据科学和机器学习，以使自己更有价值
- 任何想从不仅教书而且在该领域实际工作过的行业专家那里学习这些主题的人
- 你正在寻找一门课程来教你机器学习和数据科学，让你跟上这个行业的步伐
- 你想学习基础知识并能够真正理解主题，而不是仅仅在屏幕上观看某人代码几个小时而没有真正“明白”
- 你想学习在你的项目中使用深度学习和神经网络
- 你希望通过使用强大的机器学习工具为你自己的企业或你工作的公司增加价值
