Data Science Ultimate

KNCMAP

Հավելվածի մասին

Այս հավելվածը կատարյալ է բոլոր նրանց համար, ովքեր ցանկանում են սովորել տվյալների գիտություն, կատարելագործել իրենց հմտությունները կամ թարմացնել իրենց գիտելիքները, երբ գնում եք, այն վայրերում, որտեղ ինտերնետ կապը կարող է անհասանելի լինել:

Հիմնական հատկանիշները:
Անցանց մուտք.

Այս հավելվածի հիմնական առավելությունը նրա անցանց ֆունկցիոնալությունն է: Օգտատերերը կարող են մուտք գործել բոլոր ձեռնարկները, դասերը և օրինակները՝ առանց ակտիվ ինտերնետային կապի անհրաժեշտության, ինչը դարձնելով այն իդեալական ուղեկից՝ սովորելու ճանապարհին, երթևեկության ընթացքում կամ ցանցի սահմանափակ հասանելիությամբ տարածքներում:
Համապարփակ բովանդակություն.

Հավելվածն ընդգրկում է տվյալների գիտության թեմաների լայն շրջանակ՝ սկսնակից մինչև առաջադեմ մակարդակներ: Անկախ նրանից՝ դուք նոր եք սկսում Python-ով, թե աշխատում եք մեքենայական ուսուցման առաջադեմ ալգորիթմների վրա, հավելվածն ունի ռեսուրսների ընտրված գրադարան՝ ձեզ օգնելու համար:
Հիմնական թեմաները ներառում են.
Տվյալների նախնական մշակում. չմշակված տվյալները մաքրելու և փոխակերպելու տեխնիկա:
Հետախուզական տվյալների վերլուծություն (EDA). Տվյալները հասկանալու և պատկերացնելու մեթոդներ:
Վիճակագրական մեթոդներ. հավանականության հիմունքներ, վարկածների փորձարկում և վիճակագրական եզրակացություն:
Մեքենայի ուսուցում. վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցման ալգորիթմներ:
Խորը ուսուցում. ներածություն նեյրոնային ցանցերին, CNN-ներին, RNN-ներին և այլն:
Մեծ տվյալներ. տվյալների մեծ հավաքածուների կառավարում` օգտագործելով այնպիսի գործիքներ, ինչպիսիք են Hadoop-ը, Spark-ը և այլն:
Մոդելի գնահատում. Տվյալների մոդելների արդյունավետությունը գնահատելու տեխնիկա:
Գործիքներ և գրադարաններ. Ինչպե՞ս օգտագործել հանրաճանաչ գրադարաններ, ինչպիսիք են Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras և այլն:
Ինտերակտիվ ձեռնարկներ.

Խորը, քայլ առ քայլ ձեռնարկներն օգնում են օգտվողներին հասկանալ հասկացությունները գործնական օրինակների միջոցով:
Հավելվածն աջակցում է կոդերի հատվածներ Python-ում, R-ում և SQL-ում՝ թույլ տալով օգտվողներին հետևել գործնական վարժություններին:
Յուրաքանչյուր ձեռնարկը նախատեսված է տարբեր մակարդակների օգտատերերի համար (սկսնակ, միջին, առաջադեմ)՝ ձեր սեփական տեմպերով առաջընթացի հնարավորությամբ:
Բառարանի և հղումների բաժին.

Հավելվածը ներառում է տվյալների գիտության տերմինաբանության և ալգորիթմների համապարփակ բառարան՝ օգտատերերի համար հեշտացնելով փնտրել ցանկացած տերմին, որը նրանք հանդիպում են ուսումնասիրելիս:
Հղման բաժինը ապահովում է արագ մուտք դեպի բանաձևեր, շարահյուսական օրինակներ և ընդհանուր պրակտիկա տվյալների գիտության մեջ օգտագործվող մի շարք գործիքների համար:
Ուսուցման ուղիներ.

Հավելվածն առաջարկում է դասավորված ուսուցման ուղիներ՝ հիմնված օգտատերերի իմացության մակարդակի վրա: Այս ուղիները օգտատերերին ուղղորդում են թեմաների տրամաբանական հաջորդականությամբ՝ աստիճանաբար զարգացնելու իրենց հմտությունները՝ հիմնական հասկացություններից մինչև առաջադեմ տեխնիկա:
Վիկտորինաներ և գնահատումներ.

Ուսուցումն ուժեղացնելու համար հավելվածը յուրաքանչյուր ձեռնարկի վերջում ներկայացնում է վիկտորինաներ և գնահատումներ: Դրանք օգնում են օգտատերերին գնահատել նյութի վերաբերյալ իրենց պատկերացումները և հետևել դրանց առաջընթացին:
Մանրամասն լուծումներ և բացատրություններ են տրվում՝ օգնելու օգտվողներին սովորել իրենց սխալներից:
Նմուշ նախագծեր.

Հավելվածը ներառում է տվյալների գիտության նմուշներ, որոնք օգտվողները կարող են օգտագործել որպես գործնական պրակտիկա: Այս նախագծերը ներառում են իրական աշխարհի սցենարների լայն շրջանակ, ինչպիսիք են.
Տների գների կանխատեսում
Տեքստային տվյալների զգացմունքների վերլուծություն
Պատկերի ճանաչում խորը ուսուցմամբ
Ժամանակային շարքերի կանխատեսում և այլն:
Տեքստ և տեսողական բովանդակություն.

Իդեալական Համար.
Սկսնակներ. Եթե դուք նոր եք տվյալների գիտության մեջ, ապա հավելվածը հեշտ լեզվով բացատրված հիմնարար հասկացություններով ապահովում է դաշտի հեշտ ներածություն:
Միջանկյալ սովորողներ. Նրանք, ովքեր արդեն ունեն որոշակի գիտելիքներ, կարող են սուզվել ավելի առաջադեմ թեմաներով, ինչպիսիք են մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները և տվյալների վիզուալիզացիան:
Ընդլայնված օգտվողներ. Տվյալների մասնագետները կարող են օգտվել առաջադեմ բովանդակությունից, ինչպիսիք են խորը ուսուցումը, մեծ տվյալների վերլուծությունը և AI-ի առաջադեմ տեխնիկան:
Ուսանողներ և մասնագետներ. Յուրաքանչյուր ոք, ով ցանկանում է բարձրացնել իրենց հմտությունները տվյալների գիտության մեջ ակադեմիական կամ մասնագիտական ​​նպատակներով, հավելվածը կգտնի որպես անգնահատելի ռեսուրս:
Առավելությունները:
Հարմարավետություն. Մուտք գործեք ուսումնական բոլոր ռեսուրսները՝ առանց ինտերնետ կապի կարիքի:
Կառուցվածքային ուսուցում. թեմաների տրամաբանական առաջընթաց, որը հիմնված է նախորդ հասկացությունների վրա, որը կատարյալ է ինքնուրույն ուսուցման համար:
Գործնական պրակտիկա. Ներառում է ինտերակտիվ կոդավորման մարտահրավերներ և իրական կյանքի տվյալների գիտության նախագծեր՝ ձեր սովորածը կիրառելու համար:

Գաղտնիության քաղաքականություն https://kncmap.com/privacy-policy/