ufanojyx

Можно ли погрузиться во вселенную, онлайн курсы фронтенд используя науку о данных от азова? Спойлер: да. В таких обстоятельствах статьи, наряду с факультетом ai geekuniversity, мы познакомимся с способностями и дисциплинами, которые необходимы для изучения ученых данных. , Искусственный интеллект сосредоточен на разработке технологий, которые работают и реагируют, поскольку они работают как человеческий разум. В большинстве регионов ии все еще не имеет возможности полностью заменить человека. Обучение машины - методика, которая позволяет вам моделировать определенное поведение на основе информации (например, обучение нейронной сети, чтобы он мог отличать кошек от собак в соответствии с видео из интернета). Глубокая подготовка нейронных сетей - это создание многослойных нейронных труб в регионах, которые нуждаются в более продвинутой обработке и традиционном машинном исследовании, с которым не выполняет их функции. Наука данных - сбор, визуализация и разработка информации, а также принятие решений на игровой базе. В науке о данных обучение должно перейти от задач, запланированных для специалиста. Но задачи ученых данных могут быть разными в зависимости от области жизни компании. Мы приводим несколько примеров: - Обнаружение аномалий- например, нестандартные операции на банковской карте, мошенничество; - обработка и прогнозирование- показатели производительности, качество рекламных акций; - оценки и оценки - обработка больших объемов документации для принятия вердикта, например, о кредитах; - основной контакт с клиентом - автоматические решения в чатах, голосовые помощники, сортировка букв по папкам. , Но для каждой из наших задач постоянно необходимо выполнять примерно одни и те же шаги: 1. Экспресс -verification - поиск источников и методов получения информации и прямо план сбора. 2. Проверка - проверка, удаление аномалий. 3. Анализ - изучение данных, построение предположений, выводы. 4. Визуализация - внесение информации в тип, понятный для жилья для человека (дизайн и диаграмма). 5. Результатом является принятие решений на основе проанализированных данных, например, для увеличения маркетингового курса или увеличения бюджета для конкретного функционирования организации. что вам нужно знать? Несмотря на то, что вам нужно много знать, теперь существует огромное количество интернет -курсов и книг, которые позволяют вам получить необходимые навыки намного быстрее. Статистика, математика, линейная алгебра Вам нужно будет изучить фундаментальный курс по теории вероятности, математическому анализу, линейной алгебре и математической статистике. Математические знания важны для того, чтобы иметь возможность анализировать результаты использования алгоритмов обработки информации. - «Практическая статистика для науки о данных профессоров», p. Bruce, e. Bruce - подходит для тех, кто уже обладает первоначальными навыками в статистических данных; - «наука о информации снова», j. Grass- это книга для отправки погружения профессиональному, охватывающему большинство необходимых дисциплин; - «нейронные сети. Весь курс », с. Хайкин - материал, который раскрывает математический компонент нейронных сетей. Машино -обучение Обучение машины позволяет научить компьютеры самостоятельно решать проблемы, чтобы автоматизировать определенные задачи. Следовательно, мо используется в большинстве областей, в списке которых преобладает наиболее захватывающие научные исследования данных. Для мастер-науки данных из azov, да, необходимо изучить несколько основных разделов машинного обучения: - Изучение у учителя (под наблюдением обучения) позволяет вам рассчитать результат в соответствии со специально помеченными данными. Если планируется предсказать несколько значений (например, различие фотографий автомобилей от плоскостей и поездов), или это задача классификации, если (скажем, предположить, что цена квартиры на основе ее характеристик) является задачей регрессия. - Обучение без учителя (неконтролируемое обучение) примером является поиск аномалий - необычные транзакции на кредитной линии, ошибочные показания датчиков и так далее. - Изучение с подкреплением (усиление обучения)согласно этому, ais учат играть в виртуальные игры, например, в dota 2 и starcraft ii. Книги по теме - «Машинная обучение. Учения и величайшие исторические лица конструкций алгоритмов, которые извлекают знания из этих »p. Flah - книга о схемах построения девочек и алгоритмов московского региона. -«Вероятно, программирование на python: bayesovsky clustrusion and algorithms», k.Davidson -pailon -рассказывает об алгоритмах обработки информации и прививает аналитические навыки. - «Прием в машинное обучение с использованием python», a. Müller, s. Gvido - книга для оттачивания компетентности машинного обучения. что нужно изучать? Программирование на python Знание оснований программирования будет большим преимуществом. И это довольно широкая и тщательная область, и для того, чтобы немного упростить его обучение, вы можете настроиться на понятный язык. Python идеально подходит для начинающих - относительно простой синтаксис, он универсален и обычно используется для обработки информации. - «Python для стильных задач. Наука фактов и машинного обучения », j. Wander pros - инструкции по статистическим и аналитическим методам обработки информации; - «python и оценка данных», ues mckinni - использование python в науке данных; - «автоматизация рутинных целей, через python», el sweigart - книга дает хорошие практические кадры для начинающих. - «Изучить python», m. Lutz - учебник с практическим подходом, который впечатляет как неофиты, никогда не разработчики с большим мастерством. после изучения оснований python у вас есть возможность открыть библиотеки на дату. Основные библиотеки: - Numpy - scipy - pandas визуализация: - Matplotlib - seaborn machine education и deep training: - Scikit -learn - tensorflow - theano - keras обработка естественного языка: - Nltk web scrapping: - Beautifulsoup 4 соберите данные Запуск данных- важный аналитический процесс, созданный для исследования данных. Это помогает найти скрытые закономерности, чтобы обеспечить ранее неизвестные полезные данные, необходимые для принятия любых решений. Он также включает в себя получение информации - представление данных в простой и понятной графической форме. Книги по вопросу: - «Технологии для обработки информации: добыча данных, визуальная добыча, добыча текста, olap» v.V. Степаненко, и.И. Холод - описание методов обработки информации с примерами; - «рабочие данные данных. Извлечение данных из twitter, linkedin, github », m. Russell. М. Классен - это книга, которая преподает практические методы для обработки информации о примере требуемых социальных сетей. что дальше? Попробуйте себя в открытых проектах или соревнованиях, и после начала поиска занятости. Как вы понимаете, изучение науки о данных на оборотной основе - их работа не совсем понятно желание и теория. Для этого навыка kaggle хорошо подходит - веб -портал, где регулярно организованы информационные исследования, в которых обычные жители города. Существует также много открытых наборов данных - вы также можете сравнить их, чтобы загрузить свои собственные результаты. Также прочитайте работу остальных геймеров на kaggle и попробуйте чужой опыт. Чтобы принести нашу квалификацию, заработайте очки за квалификацию в соревнованиях kaggle и оставьте определенные события на github. Среди прочего, не прекращайте образование и наслаждайтесь, потому что вы выполняете.