2021版数据科学&机器学习全面深入学习视频教程

课程介绍：

数据科学和机器学习是需求中最热门的技能，但学习难度很大。您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AZ，深度学习等所有内容？

好吧，您来对地方了。该数据科学和机器学习课程有250多个讲座，内容超过25个小时以上，有11个项目，其中包括一项Kaggle竞赛，其百分位数得分最高，代码模板和各种测验。

如今，数据科学和机器学习已在几乎所有行业中使用，包括汽车，银行，医疗保健，媒体，电信和其他行业。

作为数据科学和机器学习的实践者，您将不得不研究并寻找超出正常问题的范围，您可能需要进行大量的数据处理。使用先进的工具对数据进行实验，并为企业构建出色的解决方案。但是，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对各种主题有深入的了解。数据科学不仅仅是要了解某些软件包/库并学习如何应用它们。数据科学和机器学习需要对以下技能有深入的了解：

• 了解数据科学和机器学习的整体格局
• 不同类型的数据分析，数据体系结构，数据科学和机器学习项目的部署特征
• Python编程技能，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纵
• 机器学习
• Ridge（L2），Lasso（L1）和Elasticnet回归/正则化机器学习
• 机器学习模型的特征选择和降维
• 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以上所有方面，即真正的数据科学和机器学习AZ课程。在许多数据科学和机器学习课程中，算法是在不教授Python或此类编程语言的情况下进行教授的。但是，理解语言的结构对于实施包括数据科学和机器学习在内的任何学科都是非常重要的。

同样，如果不了解数学和统计学，就不可能了解某些数据科学和机器学习算法和技术的工作方式。

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

“如果您不能简单地解释它，那么您还不够了解它。”

作为一名讲师，我总是尽我最大的努力去实现这一原则。这是一门有关数据科学和机器学习的综合课程，它通过最简单的示例深入地教您学习数据科学和机器学习所需的一切。

正如您将在预览讲座中看到的那样，一些最复杂的主题都用一种简单的语言进行了解释。

您将学到的一些关键技能：

Python编程

Python已被评为数据科学和机器学习的第一大语言。它易于使用，并具有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）的最优选和默认使用语言。

机器学习高级数学

数学是整个数据科学尤其是机器学习的基础。如果不了解向量，矩阵的含义，它们的操作以及对微积分的理解，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，它基于微积分和导数的基础。

数据科学高级统计

仅了解均值，中位数，众数等是不够的。数据科学和机器学习的先进技术，例如特征选择，使用PCA的降维，都是基于分布和统计意义的先进推论统计。它还有助于我们理解数据行为，然后应用适当的机器学习技术，以从各种数据科学和机器学习技术中获得最佳结果。

数据可视化

正如他们所说，图片值一千个字。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。通过这种方式，我们可以直观地分析数据以识别模式和趋势。我们将学习如何创建各种绘图和图表，以及如何针对所有实际目的进行分析。特征选择在机器学习中起关键作用，而数据可视化对此至关重要。

数据处理

数据科学需要大量的数据处理。数据科学和机器学习从业人员花费超过2/3的时间来处理和分析数据。数据可能嘈杂，而且永远不会处于最佳状态。数据处理是获得最佳结果的数据科学和机器学习的关键学科之一。我们将使用Pandas，它是Python中用于数据处理的最流行的库，还可以使用其他各种库来读取，分析，处理和清除数据。

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。我们将结合从上一节中学到的所有内容，并构建各种机器学习模型。机器学习的关键方面不仅涉及算法，而且还了解机器学习算法使用的各种参数。我们将了解所有关键参数以及它们的值如何影响结果，以便您可以构建最佳的机器学习模型。

特征选择和降维

如果您想知道什么才是优秀的数据科学家，那么本节就是答案。一位优秀的数据科学和机器学习从业人员不仅会使用库并编写几行代码。她将客观地分析数据的每个特征，并根据统计分析选择最相关的特征。在运用PCA应用特征选择和降维原理之后，我们将学习如何减少特征数量以及如何在练习和构建各种机器学习模型时保留数据中的价值。

深度学习

如果您不知道如何构建强大的神经网络，那么您将无法成为一名优秀的数据科学和机器学习从业人员。深度学习可以说是另一种具有强大功能和灵活性的机器学习。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，并首先建立坚实的基础。然后，我们将使用Keras和Tensorflow，它们是世界上最受欢迎的深度学习框架。

Kaggle项目

作为一个有抱负的数据科学家，我们始终希望从事Kaggle机器学习项目，并取得良好的成绩。我花费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。对您而言，这将是一个很好的机器学习挑战。

你将学到什么

• 学习成为一名具备所有先进概念的数据科学家所需的完整的数据科学技能
• 掌握数据科学和机器学习所需的从基础到高级的Python编程
• 学习线性代数，微积分，向量，矩阵的完整数学数据科学和机器学习。
• 成为包括描述性统计和推断统计在内的统计学专家。
• 学习如何使用数据可视化和所有必要的图表分析数据
• 使用Pandas和ScikitLearn执行数据处理
• 主回归及其所有参数和假设
• 解决一个Kaggle项目，看看如何实现前1个百分点
• 学习各种分类算法，如Logistic回归、决策树、随机林、支持向量机等
• 使用Keras和Tensorflow完全理解深度学习
• 通过学习特征选择和降维成为专家

h264, yuv420p, 1280×720 |ENGLISH, aac, 48000 Hz, 2 channels | 26h 11 mn | 10.78 GB
Created by: Jitesh Khurkhuriya, Jitesh’s Data Science & Machine Learning A-Z Team

Machine Learning A-Z, Data Science, Python for Machine Learning, Math for Machine Learning, Statistics for Data Science