数据科学：完全数据科学与机器学习 | Data Science : Complete Data Science & Machine Learning

学习并掌握数据科学、机器学习用Python、机器学习的数学、数据科学的统计学
讲师：Jitesh Khurkhuriya

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你将会学到什么？

• 学习成为具有所有先进概念的数据科学家所需的完整数据科学技能
• 根据数据科学和机器学习的要求，从基础到高级掌握Python编程
• 学习完整的线性代数、微积分、矢量、矩阵数学，用于数据科学和机器学习。
• 成为统计学专家，包括描述性统计学和推断统计学。
• 了解如何使用数据可视化和所有必要的图表来分析数据
• 使用Pandas和ScikitLearn执行数据处理
• 主回归及其所有参数和假设
• 解决Kaggle项目，看看如何达到前1%
• 学习各种分类算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机
• 使用Keras和Tensorflow全面了解深度学习
• 通过学习特征选择和降维，成为专业人士

课程要求

• 没有先决条件。我将教授从Python基础到高级深度学习
• 热衷于处理数据分析

课程说明

数据科学和机器学习是最热门的技能，但学习起来很有挑战性你是否希望有一门数据科学和机器学习课程，涵盖从机器学习数学、数据科学高级统计、数据处理、机器学习A-Z、深度学习等所有内容？

好吧，你来对地方了。这门数据科学和机器学习课程有11个项目，250多场讲座，超过25个小时的内容，一个得分前1%的Kaggle竞赛项目，代码模板和各种测验。

我们将执行以下现实生活中的项目，

• Kaggle竞争对Kaggle自行车需求的预测
• 贷款审批流程的自动化
• 著名的IRIS分类
• 来自美国人口普查数据集的成人收入预测
• 银行电话营销预测
• 乳腺癌症预测
• 使用Prima Indians糖尿病数据集预测糖尿病

如今，数据科学和机器学习几乎应用于所有行业，包括汽车、银行、医疗保健、媒体、电信等。

作为数据科学和机器学习的实践者，你必须研究和超越正常问题，你可能需要进行广泛的数据处理。使用先进的工具对数据进行实验，并为业务构建令人惊叹的解决方案。然而，您将在哪里以及如何学习数据科学和机器学习所需的这些技能

数据科学和机器学习需要深入了解各种主题。数据科学不仅仅是了解某些包/库并学习如何应用它们。数据科学和机器学习需要深入了解以下技能，

• 理解数据科学和机器学习的整体前景
• 不同类型的数据分析、数据架构、数据科学和机器学习项目的部署特征
• Python编程技巧，这是数据科学和机器学习中最流行的语言
• 机器学习数学，包括线性代数、微积分及其在机器学习算法和数据科学中的应用
• 数据科学的统计学与统计分析
• 数据科学的数据可视化
• 应用机器学习之前的数据处理和操作
• 机器学习
• 机器学习的Ridge（L2）、Lasso（L1）和弹性网回归/正则化
• 机器学习模型的特征选择与降维
• 使用交叉验证和超参数调整的机器学习模型选择
• 无监督机器学习的聚类分析
• 使用当今最流行的工具和技术进行深度学习。

本数据科学和机器学习课程的设计考虑了上述所有方面，即真正的数据科学和机械学习A-Z课程。在许多数据科学和机器学习课程中，算法的教学没有教授Python或此类编程语言。然而，为了实施包括数据科学和机器学习在内的任何学科，理解语言的结构是非常重要的。

此外，如果不了解数学和统计学，就不可能理解一些数据科学和机器学习算法和技术是如何工作的。

数据科学和机器学习是一组相互关联的复杂主题。然而，我们坚信爱因斯坦曾经说过的话**

“如果你不能简单地解释，那就是你还不够理解。”

作为一名教练，我总是尽我最大的努力来实现这一原则**这是一门关于数据科学和机器学习的综合课程，通过最简单的例子，教你学习数据科学和机械学习所需的一切。

正如您将从预习课中看到的，一些最复杂的主题将用简单的语言进行解释。

你将要学习的一些关键技能

• Python编程Python已被列为数据科学和机器学习的头号语言。它易于使用，并富含执行数据科学和机器学习的各种任务所需的各种库和功能。此外，它是许多深度学习框架（包括Tensorflow和Keras）最喜欢和默认使用的语言。
• 机器学习的高级数学数学是数据科学，尤其是机器学习的基础。如果不理解向量、矩阵及其运算的含义以及微积分，就不可能理解数据科学和机器学习的基础。梯度下降是神经网络和机器学习的基础，它建立在微积分和导数的基础上。
• 数据科学的高级统计仅仅知道均值、中值、模式等是不够的。数据科学和机器学习的高级技术，如特征选择、使用PCA的降维，都是基于分布和统计显著性的高级推理统计。它还帮助我们理解数据行为，然后应用适当的机器学习技术，从数据科学和机器学习的各种技术中获得最佳结果。
• 数据可视化正如他们所说，图片胜过千言万语。数据可视化是数据科学和机器学习的关键技术之一，用于探索性数据分析。在此过程中，我们对数据进行可视化分析，以确定模式和趋势。我们将学习如何创建各种绘图和图表，以及如何分析它们以达到所有实际目的。特征选择在机器学习中起着关键作用，数据可视化是其中的关键。
• 数据处理数据科学需要广泛的数据处理。数据科学和机器学习从业者花费超过2/3的时间处理和分析数据。数据可能是嘈杂的，而且从来都不是最好的形状和形式。数据处理是数据科学和机器学习的关键学科之一，以获得最佳结果。我们将使用Pandas和其他各种库来读取、分析、处理和清理数据，Pandas是Python中最流行的数据处理库。
• 机器学习数据科学的核心和灵魂是机器学习和深度学习算法提供的预测能力。机器学习使数据科学的整体学科领先于其他学科。我们将结合前几节的内容，构建各种机器学习模型。机器学习的关键方面不仅仅是关于算法，还包括理解机器学习算法所使用的各种参数。我们将了解所有关键参数及其值如何影响结果，以便您能够构建最佳的机器学习模型。
• 特征选择和降维如果你想知道是什么造就了一个优秀的数据科学家，那么本节就是答案。一个好的数据科学和机器学习从业者不仅仅使用库和代码几行。她将客观地分析数据的每一个特征，并根据统计分析选择最相关的特征。在应用PCA的特征选择和降维原理后，当我们练习和构建各种机器学习模型时，我们将学习如何减少特征的数量，以及如何保留数据中的值。
• 深度学习如果你不知道如何构建强大的神经网络，你就无法成为一名优秀的数据科学和机器学习从业者。深度学习可以说是另一种强大而灵活的机器学习。在学习机器学习之后，我们将学习深度学习的一些关键基础知识，并首先打下坚实的基础。然后，我们将使用Keras和Tensorflow，这是世界上最流行的深度学习框架。
• Kaggle项目作为一名有抱负的数据科学家，我们一直希望为机器学习的Kaggle计划工作，并取得良好的成果。我花了大量的精力和时间来确保您了解执行真正的数据科学和机器学习项目的整个过程。这对你来说将是一个很好的机器学习挑战。

你从这门课程中得到的收获

本数据科学和机器学习课程附带Udemy的30天退款保证，无需任何问题。

那么你还在等什么呢？点击“立即购买”按钮，开始您的数据科学和机器学习之旅，无需花费太多时间

我很想在球场内见到你。

免责声明：本课程中使用的所有图像都是根据提供商的许可创建或购买/下载的，主要来自Shutterstock或Pixabay。

此课程面向哪些人？

• 想要在数据科学和机器学习领域发展的初学者和高级程序员