TOP-Kurse für maschinelles Lernen

Bachelor-Studiengang in Datenanalyse und maschinellem Lernen. Werden Sie ein gefragter IT-Spezialist, machen Sie ein Diplom an einer staatlichen Universität und verändern Sie die Welt mit Hilfe von Hochtechnologie. Studieren Sie Vollzeit und Teilzeit online: Hören Sie sich Vorlesungen an und absolvieren Sie die Sitzung, ohne das Haus zu verlassen. Am Ende der Ausbildung erhalten Sie einen staatlich ausgestellten Bachelor-Abschluss von RANEPA.

Dieser Kurs ist für jeden nützlich, der mit Daten arbeitet und sich mit einem neuen Tool vertraut machen möchte. Airflow ist de facto der Standard des modernen ETL; viele große Unternehmen haben ihn bereits in ihre Prozesse implementiert. 20 % Rabatt, lesen Sie unten!

Diese Schulung vermittelt einen Einblick in die Hauptgruppen maschineller Lernmethoden: Klassifizierung, Regression, Clustering, Ensembles, neuronale Netze. Die Teilnehmer lernen, wie sie häufig auftretende Probleme der Textanalyse, Preisprognose, Abgabe von Empfehlungen und anderen lösen können. Bei praktischen Aufgaben wird viel Zeit damit verbracht, mit Features zu arbeiten, Modellparameter aufzuzählen und Ensembles aufzubauen.

Ein praktischer Online-Kurs, bei dem Sie in 6 Monaten in Ihrem eigenen Tempo den Beruf des Datenanalysten von Grund auf erlernen. Sie entwickeln alle notwendigen Analystenfähigkeiten, lernen den Umgang mit Python, SQL, Excel, Power BI und werden zum aktuellen IT-Spezialisten.

Berufliche Umschulung. Arbeiten mit Daten. Studium von Datenbanken und der SQL-Sprache, der Python-Sprache, ihrer Anwendung zur Datenerfassung, Visualisierung und Analyse, Statistik und maschinellem Lernen sowie Ansätzen zur Bearbeitung realer Probleme.

Es ist hier schwierig, aber interessant. Das Studium dauert 8 Monate. Viel Theorie, noch mehr Praxis, Menschen und Methodik – alles ist darauf ausgerichtet, dass Sie den Beruf des Data Science-Spezialisten beherrschen.

4,6

23 Rezension

Ein praktischer Einführungskurs zum maschinellen Lernen. Dabei wird der gesamte Zyklus der Lösungserstellung berücksichtigt: von der Auswahl der Ausgangsdaten („.xlsx-Datei“) bis Erstellen eines Modells und Erklären des Endkunden über die Merkmale der Daten und die Besonderheiten der empfangenen Daten Ergebnis. Theoretische Abschnitte – Klassifizierung, Regression, Vorhersagen, Ensembles – werden im Übersichtsmodus bereitgestellt, soweit dies für die korrekte Konstruktion und das Verständnis der analysierten Beispiele erforderlich ist.

Meistern Sie den gefragtesten Data-Science-Beruf von Grund auf. Bereits während des Studiums erhalten Sie alle notwendigen Kompetenzen in Programmierung, Mathematik und maschinellem Lernen für einen schnellen Einstieg in den Beruf.

In diesem Kurs werden grundlegende Konzepte im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) und Microsoft Azure-Diensten vorgestellt. mit denen KI-basierte Lösungen erstellt werden können * *Kurs, der in Zusammenarbeit mit der Akademie durchgeführt wird „ARMKYBERSEC“

• Von Perceptron zu GAN: nur praktische Fälle • Fügen Sie 8 Projekte zu Ihrem Portfolio hinzu • Flexibler Lernpfad, Unterstützung durch eine Expertengemeinschaft, Beratung mit einem Mentor

Dieser Kurs ist der beste Weg, bei Null anzufangen und ein Experte für Python Machine Learning zu werden! Entdecken Sie NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn und mehr. Meistern Sie künstliche Intelligenz in der Praxis!

Dieser Kurs bietet einen allgemeinen Überblick über Reinforcement Learning (RL). Wir beginnen mit der notwendigen Mathematik, schauen uns grundlegende RL-Algorithmen an und sprechen über Deep Learning mit Verstärkung (Deep RL) sowie die neuesten derzeit verwendeten Methoden des maschinellen Lernens Zeit. Wir werden uns einige Anwendungen genauer ansehen und einige der wichtigsten Fortschritte auf diesem Gebiet hervorheben.

Die Weiterbildung. Verstehen, wie neuronale netzwerkbasierte Modelle funktionieren, wozu sie derzeit fähig sind und wo ihre Grenzen liegen, praktische Erfahrungen bei der Lösung realer Probleme sammeln und mit Pytorch entwickeln.

Dieser Kurs bietet einen Überblick über moderne Datenspeichertechniken, einschließlich Schlüsselwertspeicher, dokumentenorientierte und Streaming-Datenbankverwaltungssysteme, verteilte Speichersysteme und Datenverarbeitung.