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2016 年 11 月 17 日

資料科學的機器學習

機器學習,資料科學大概是最近幾年最熱門的「名詞」,想要了解這些科技對你我帶來什麼影響?這門課帶你以宏觀的角度了解資料科學的機器學習,讓一般人都能很容易了解這正在影響世界的重要科學。

這堂課只要有高中數學基礎甚至不用有統計學背景都可以聽得懂。

課程連結

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 Machine Learning for Data Science

課程說明

課程於11月11日開課!

感謝大家對這新興課程的熱烈迴響!我們很高興有超過102個不同國家的2300名學生以及勝過一切的積極和細心的評論。這是多麼的榮幸,能以清晰和可理解的方式與常人分享這個重要的主題。

揭開資料科學機器學習的秘密!

在這個入門課程中,“後院資料科學家(Backyard Data Scientist)” 將指導你完成大量的資料科學機器學習。這個介紹課程不僅能解釋機器學習,且說明機械學習如何適用於”我們周遭的技術領域”、為什麼現在很重要,以及它將如何改變我們今天和未來的世界。

我們的奇異旅程將包括以下核心概念:

  • 計算機科學上火車失事的定義和實際上會有意義的
  • 數據的解釋,讓你看到數據在你關心的範圍無處不在!
  • 曾經宣揚關於未來計算機科學的“最大謊言”之一。
  • 真正的大數據闡述,以及如何避免落入市場炒作。
  • 什麼是人工智能?一台電腦能真的思考嗎?計算機如何做像導航像GPS或玩遊戲任何事務嗎?
  • 什麼是機器學習?如果一台電腦可以思考 – 它可以學習嗎?
  • 什麼是資料科學,以及它如何與神奇的獨角獸相關!
  • 計算機科學、人工智能、機器學習、大數據和數據科學如何相互關聯。

然後,我們將探討過去和未來,同時探討資料科學機器學習的重要性、影響和例子:

  • 資料風暴、計算機和機器學習演算法如何完美地結合在一起,在現在這時刻變得重要。
  • 我們實際地了解計算機技術隨著時間的推移如何變化,同時做個從1956年到2014年的歷史旅程。你的家裡有超級電腦嗎?你可能會驚訝地學到真相。
  • 我們將討論機器學習解決的各種問題,並以直覺上有意義的方式直觀地解釋回歸(regression)、聚類(clustering)和分類(classification)。
  • 最重要的是,我們將展示這是如何改變我們的生活。不只是商業領袖的生活,但最重要的是…你!

為了理解機器學習的機器部分,我們將探討機器學習過程:

  • 你如何運用機器學習解決問題,必須做哪五件事才能成功?
  • 識別、獲取和準備正確的數據…和處理不合用的髒數據(dirty data)!
  • 怎麼說每個混亂是“獨特的”,但整潔的數據就像家庭!
  • 如何識別和應用機器學習演算法,運用特異名稱像“決策樹(Decision Trees)”、“神經網絡(Neural networks)”、“K的最近鄰居(K’s Nearest Neighbors)”和“初級的貝葉斯分類器(Naive Bayesian Classifiers)”
  • 和應避免的最大陷阱,和如何調整你的機器學習模型以幫助確保資料科學的成功結果。

我們的課程最後一節將讓你在課程完成後準備好開始你的未來資料科學的機器學習。我們將探索:

  • 如何開始應用機器學習且不會失去你的判斷力。
  • 資料科學家使用什麼設備(答案可能會讓你感到驚訝!)
  • 五大用來做資料科學的工具,包含一些令人驚訝的工具。
  • 對於前五個工具中的每一個,我們將解釋它們是什麼,以及如何開始使用它們。
  • 我們將用一些警告性的故事做結尾,如此你可以在應用機器學習到資料科學問題上成功處理。

所以我邀請你加入我的Backyard Data Scientist ,一起做個精緻的旅程,解開機器學習資料科學的秘密….你知道 -歡迎所有的人…如你!

現在就註冊,希望在另一邊與你相遇 !

規定為何

  • 擁有學習的熱情,和基本的計算機技能!
  • 學生應該理解基本的高中水平的數學,但這門課程不要求你懂統計學。

我將從這門課程中學到什麼?

  • 真正理解計算機科學、演算法、程式設計、資料、大數據、人工智能、機器學習和資料科學是什麼。
  • 了解這些不同的領域如何融合在一起、它們如何不同,以及如何避免行銷上的無效資訊。
  • 正在對社會產生影響的機器學習和資料科學。
  • 真正了解計算機技術已經改變了世界,且正在擴大規模中。
  • 了解機器學習可以解決什麼問題,以及機器學習的處理過程。
  • 如何避免機器學習的問題,成功實現它而不失人類應有的心智判斷!

目標受眾為何?

  • 在載入Python、在開始R之前 – 你需要這個課程。這個入門課程將介紹開始動作前的基礎知識。
  • 任何有興趣了解機器學習如何用於資料科學的人。
  • 包括商業領袖、經理、應用開發者、消費者 – 你!
  • 冒險的人,準備好進入資料科學和機器學習的奇異世界。

講師介紹 Mr. David Valentine

  • 後院資料科學家(Backyard Data Scientist)

David Valentine先生是一位企業架構師,在企業計算環境方面擁有超過十七年的經驗。他目前在加拿大的馬尼托巴省工作,負責伺服器和大型計算機(Mainframe)計算環境的架構。

Valentine先生熱愛資料科學、計算機科學、機器學習。作為“後院資料科學家”,他以自己的經驗和能力,簡化具有挑戰性的技術主題-資料科學。他很高興為世界提供他在Udemy平台上的第一門課程: “資料科學的機器學習”

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