- 집중 6 개월 과정
- 멘토와의 협업 배정
- 마스터 통계, 기계 학습, 딥 학습 및 인공 지능
- Python, TensorFlow, Spark, R 및 Tableau와 같은 도구를 배우십시오.
지속/>
24 주
노력
10-15 시간 / 주
채용 정보
비즈니스 분석가, 데이터 분석가, 데이터 설계자, 데이터 관리자, 데이터 관리자, 데이터 과학자
이 과정에서는 비즈니스 분석, 기계 학습 알고리즘, TensorFlow를 사용한 심층 학습 및 Python 프로그래밍을위한 통계를 가르칩니다. 다양한 종류의 데이터를 탐색, 분석 및 해석하는 데 도움이됩니다./>
왜이 과정을 택해야하는지/>
ACADGILD 체험/>
이 과정에서 배우게 될 내용/>
- 파이썬과 R로 프로그래밍하기
- 파이썬
- 조건부 및 루프
- 문자열 및 목록 객체
- 기능들
- 예외 처리
- 데이터베이스 프로그래밍
* R 세션은 생방송이 아니라 자기 페이스로 진행됩니다.- 파이썬
- 조건부 및 루프
- 문자열 및 목록 객체
- 기능들
- 예외 처리
- 데이터베이스 프로그래밍
* R 세션은 생방송이 아니라 자기 페이스로 진행됩니다.
- 데이터 논쟁
- Python을 사용하여 CSV, JSON, XML 및 HTML 파일 읽기
- NumPy
- Scipy 라이브러리
- 데이터로드, 정리, 변환, 병합 및 모양 변경
- 통계 및 확률
- 기술 통계
- 추론 통계
- 가설 검증
- 파이썬의 통계 개념
- 파이썬으로 기계 학습 모델
- 알고리즘을 사용하여 모델 작성
- 선형 및 물류 회귀
- 의사 결정 트리
- 지원 벡터 머신 (SVM)
- 임의의 숲
- XGBoost
- K 가장 가까운 이웃
- 주요 구성 요소 분석
- 텍스트 분석 및 시계열 예측
- TensorFlow를 사용한 심층 학습
- 깊은 학습 소개
- TensorFlow를 통한 신경망 이해
- 회선
- Matplotlib 및 Tableau를 사용한 데이터 시각화
- Matplotlib로 대화 형 시각화,
- Tableau를 사용한 데이터 시각화
- Tableau 대시 보드 및 스토리 보드
- Tableau 및 R 통합
Tableau의 세션은 생방송이 아니라 자기 페이스가 있습니다. - Spark로 빅 데이터 처리하기
- 빅 데이터 소개
- RDD 's of Spark, 데이터 프레임
- 스파크 스트리밍, MLib
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