Data Science & Machine Learning(Theory+Projects)A-Z 90 HOURS
数据科学与机器学习(A-Z)理论与项目综合90小时课程
Data Science Python-Learn Statistics for Data Science, Machine Learning for Data Science, Deep Learning for Data Science
数据科学Python：学习数据科学统计、数据科学机器学习和数据科学深度学习。
教程演示🔗
学生数量：5,821 个学生
上次更新时间：2024年3月
教程评分：4.3
教程语言：英语
教程字幕：中文、英语字幕
本课程包括：在移动设备和电视上观看、94 小时 长的随选视频、结业证书、完整的永久访问权、9 篇文章字幕
学习内容
1、从一开始就全面介绍关键的 数据科学和机器学习概念，并结合Python实例进行深入讲解。
2、机器学习中的核心概念和算法
3、”Python for Data Science and Data Analysis” 的翻译是 “Python用于数据科学和数据分析”。
4、使用Python进行数据理解和数据可视化
5、Python中的概率与统计
6、使用Python进行特征工程与降维
7、使用Python的人工神经网络
8、使用Python的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks with Python)
9、使用Python实现递归神经网络（Recurrent Neural Networks）
10、详细的解释和Python实操演示
11、构建您自己的AI应用程序。
要求
1、讲师介绍
02:19
2、课程介绍：反馈与复习
01:18
3、课程资料和代码的链接:
00:24
4、•无需提前了解。您将从基本概念开始，逐步建立您的专业知识。
5、热情和愿意学习与实践的态度。
课程介绍
综合课程描述：
电气化无疑是20世纪最伟大的工程壮举。电动机早在1821年就被发明，而电路的数学分析则在1827年完成。但工厂、家庭和铁路的电气化进程则在几十年后才逐渐开始。
快进到今天，人工智能（AI）也是如此。AI领域正式成立于1956年，但现在——超过六十年后——人们期待AI将在未来几十年彻底改变人类的生活和工作方式。
数据科学是一个广泛的研究领域，涵盖了数据系统和流程。这些系统和流程旨在维护数据集并从中获取意义。机器学习（ML），作为AI的一个分支，是指系统能够自动从经验中学习和适应，无需人工干预。ML的核心目标是使机器具备独立学习的技术。
90小时全面的数据科学与机器学习课程详尽全面，深入探讨了这两个领域的各种主题。
数据科学家运用算法、应用、原则和工具来理解随机数据集群的真实含义。全球各地的组织正在生成大量的数据，监控和存储这些数据变得非常困难。这就是数据科学通过关注数据建模和数据仓库发挥作用的地方。
AI和ML对数据科学家都至关重要，他们能轻松地在这两个领域中工作。这些专业人员的技能使他们能够快速转换角色。在数据科学项目的生命周期中，这可能是一个关键因素。
本课程的独特之处：
这个“边做边学”的课程不仅为您提供坚实的理论基础，还提供了实践中的数据科学和机器学习操作培训。课程结束时，您将拥有成为数据科学专业人员所需的所有基础知识。
快速浏览这个全面课程的不同部分时，你可能会认为它们彼此独立。但实际上，这些部分相互关联且几乎按顺序排列。虽然课程分为多个部分，但每个部分都是一个独立的概念，或者说是一个独立的课程。
我们有意识地按照顺序安排这些部分，因为后续部分建立在你已完成的部分之上。这种结构让你更容易探索更多的独立概念。
90小时全面的数据科学与机器学习课程旨在教授现实中需求量最大的技能。课程旨在帮助您理解和掌握所有与Python相关的数据科学和机器学习概念和方法。课程特点如下：
· 适中节奏。
· 易于理解。
· 描述性和表达性强。
· 完备。
· 实践性，包含实时编码。
· 丰富地包含了人工智能领域冠军们的最新模型和突破。
本课程适合初学者，我们将逐步探索复杂概念。
你会发现这个课程既有趣又易于跟进，因为它汇集了所有基础知识。你会快速进步，并体验到更多超越所学的内容。每个子部分结束后，都会有作业/练习/活动来评估和巩固您的学习。所有评估都基于你之前学到的概念和方法。许多评估任务将是基于代码的，目的是让你动手实践。
数据科学无疑是一份回报丰厚的职业。你可以解决一些最具挑战性的数据问题，并为你的努力获得可观的薪酬。完成90小时全面的数据科学与机器学习课程后，你将能够轻松应对实际问题，确保职业发展的稳定。
与其他课程不同，这个全面课程并不昂贵。实际上，你可以以极低的成本学到数据科学和机器学习的所有概念和方法。我们的教程分为700多段高清视频，附带详细的代码笔记本。
报名参加此课程，开始你的数据科学和机器学习学习之旅。这个课程将为你简化所有复杂概念。在整个学习过程中，你很难找到一个能给你带来如此激励的简单课程。
教学是我们的热情：
我们精心制作在线教程，由愿意分享专业知识并帮助你理解所有概念的讲师授课。目标是在你转向高级版本之前，为你打下坚实的基础。详细的课程笔记、高质量的视频内容、学习评估问题、有意义的课程材料和相关主题的手册都是本课程的福利。你还可以在整个学习过程中得到专门讲师的支持。如有任何疑问，请随时联系我们的团队。
课程内容：
1. Python for Data Science and Data Analysis
a. 从解决问题开始，以Matplotlib中的高级索引和绘图结束。
b. 假设你对任何计算机科学语言没有先前知识。
c. 用Python语言进行愉快的学习。
d. 对数据科学包（NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn）进行了合理的处理。
e. 结束此课程后，你将成为一名合格的Python程序员，同时也是数据科学包（NumPy、Pandas、Matplotlib）的合理专家。
f. 这一节旨在教你一般编程，因此在这一节之后切换到其他语言并不困难。
2. Data Understanding and Data Visualization with Python
a. 这一部分深入研究数据科学包，用于数据处理和可视化。
b. 第1部分侧重于Python语言，而这一部分完全专注于数据科学包及其有效使用。
c. 包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly和Folium在内的包被涵盖。
d. 就我们所知，这是关于数据理解和可视化的最全面部分。
e. 此外，本节旨在减少对核心Python语言的依赖，使其可以独立处理。
f. 也涵盖了2D和3D可视化、交互式可视化以及地理地图。
3. Mastering Probability and Statistics in Python
a. 数据科学的概念并非新颖，有人认为数据科学只是概率和统计学的改名版。尽管如此，我们不会过分偏向这一观点，而是说尽管理论源自概率和统计，但实践应用被发现得更早。
b. 熟悉概率和统计无论在理论上还是实践中都有重大意义。
c. 但大多数关于概率和统计的课程只关注该学科的公理化处理，未能将数据科学实践与理论联系起来。
d. 我们设计这一部分时，兼顾了数据科学的实际需求和理论的重要性。
e. 在重要的地方，我们故意通过推导甚至使用Python代码解释和展示关系。
f. 这一节为理解数据科学中的经典概念及其最新泛化奠定了坚实的基础。
4. Machine Learning Crash Course
a. 虽然许多概念都属于概率和统计范畴，但大部分概念已经通过工程手段找到了实际应用，即机器学习。例如，“过拟合”现在指的是机器学习领域的一个概念。
b. 机器学习带来了自己的实践方法，以满足自动化的需求。因此，掌握这些概念是必要的。
c. 这一节实际上是机器学习概念的快速概述，涵盖了理论和实践内容。
d. 我们主要使用Scikit-learn Python包进行应用，并在此部分构建机器学习管道。
e. 我们还会详细讲解更高级的机器学习领域，稍后作为单独部分介绍。
5. Feature Engineering and Dimensionality Reduction with Python
a. 了解你至今所覆盖的内容无疑使你对领域有了清晰的认识。但仍有一件事可以显著提高结果：数据预处理或数据准备。
b. 当今的大部分数据科学依赖于为机器学习模型准备数据。有效的数据准备通常会带来显著的变化。
c. 这一部分专注于为机器学习模型进行数据准备。
d. 我们构建这一部分，以理解选择特征和转换特征的重要性。
e. 我们还会讨论实际数据中的问题，如缺失值和非数值数据。
f. 我们将讨论在执行时间和模型准确性方面性能的提升。
g. 我们以简单的方式解释所需的数学背景。
h. 最后，通过Python的相关示例代码使所有概念更加易懂。
6. Artificial Neural Networks with Python
a. 随着大量数据和计算能力的可用，相对较老的机器学习模型——人工神经网络（ANN）在数据科学中成为游戏规则改变者。
b. ANN几乎可以近似数据中的任何模式，而且其数据利用能力远超传统方法。
c. 随着ANN的兴起，也发现了很多实用技术，特别是针对ANN的。
d. 处理大量数据也给学习算法带来了挑战。
e. 在这一节，我们将解决这些问题，深入探讨ANN。
f. 我们还将引入另一个框架“TensorFlow”，用于处理ANN。
g. 有了这一节的知识，你就能处理更大规模的机器学习问题。
7. Convolutional Neural Networks with Python
a. 基础形式的ANN不太适合图像数据和计算机视觉问题。
b. 卷积神经网络（CNN）被认为是计算机视觉领域的游戏规则改变者。CNN不仅限于图像，现在在音频处理到更先进的强化学习（如AlphaZero中的Resnets）中都能看到。因此，理解CNN在数据科学中的重要性是必不可少的，甚至许多循环神经网络（RNN）现在也依赖于CNN。
c. 在这一节，你将学习：
i. CNN在数据科学中的意义。
ii. 从手工工程（传统计算机视觉）转向CNN的原因。
iii. 从头开始完整展开并用Python示例演示的主要概念。
iv. 用Python的实践解释和实时编码。
v. CNN的发展历程——从20世纪90年代的LeNet到2020年代的MobileNets。
vi. CNN的复杂细节，包括训练CNN的例子。
vii. Google的深度学习框架TensorFlow。
viii. 使用TensorFlow框架的最新和最先进的CNN应用及其效率。
ix. 使用TensorFlow框架的预
在90小时全面的数据科学与机器学习课程中，我们将引领你探索电气化与人工智能的历史进程，同时将这些关键概念与现代技术结合。课程内容包括Python编程基础、数据理解与可视化、概率与统计的Python应用、机器学习入门、特征工程与降维、人工神经网络以及卷积神经网络的实战。通过”边做边学”的教学方法，你将掌握Python在数据科学中的核心工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，并学会如何在实践中解决实际问题。课程特色在于其适中的节奏、易懂的描述和丰富的实践环节，确保你在掌握理论的同时，也能提升实际操作能力。这门课程适合初学者，无论是为了职业发展还是个人兴趣，都将助你在数据科学和机器学习领域取得突破。现在就加入我们，开启这段富有启发性的学习之旅吧！
