Алгоритмы машинного обучения | Учебное пособие по машинному обучению | Обучение науке о данных | ... скачать в хорошем качестве

Алгоритмы машинного обучения | Учебное пособие по машинному обучению | Обучение науке о данных | ...

🔥 Обучение по науке о данных (используйте код «𝐘𝐎𝐔𝐓𝐔𝐁𝐄𝟐𝟎») - https://www.edureka.co/data-science-r... Этот обучающий курс по алгоритмам машинного обучения расскажет вам, что такое машинное обучение и как использовать его для решения задач! В конце курса вы узнаете, как подготовить набор данных для создания и проверки модели, а также как создать модель с помощью любого алгоритма машинного обучения! В этом обучающем видео по алгоритмам машинного обучения вы узнаете: 1) Что такое алгоритм? 2) Что такое машинное обучение? 3) Как решается задача с помощью машинного обучения? 4) Типы машинного обучения 5) Алгоритмы машинного обучения 6) Демонстрация Вы также можете посмотреть это видео «Машинное обучение на Python» для получения дополнительной информации:    • Machine Learning Python | Machine Learning...   Ознакомьтесь с нашим полным плейлистом по науке о данных здесь: https://goo.gl/60NJJS Подпишитесь на наш канал, чтобы получать обновления видео. Нажмите кнопку «Подписаться» выше. #Edureka #MachineLearningAlgorithms #Datasciencetutorial #Datasciencecourse #datascience Как это работает? 1. Вас ждут 30 часов интерактивных онлайн-занятий под руководством преподавателя, 40 часов заданий и 20 часов работы над проектами. 2. Мы предоставляем круглосуточную индивидуальную техническую поддержку в режиме реального времени, которая поможет вам решить любые проблемы или получить разъяснения, которые могут возникнуть в ходе курса. 3. Вы получите пожизненный доступ к записям в системе управления обучением (LMS). 4. В конце обучения вам необходимо будет выполнить проект, по результатам которого мы выдадим вам подтверждаемый сертификат! - - - - - - - - - - - - - - О курсе Курс Edureka по науке о данных охватывает весь жизненный цикл данных, начиная от сбора и хранения данных с использованием концепций R-Hadoop и заканчивая моделированием в программировании на R с использованием алгоритмов машинного обучения и демонстрируя безупречную визуализацию данных с использованием возможностей R. - - - - - - - - - - - - - - Зачем изучать науку о данных? Обучение по науке о данных даёт вам сертификат о знании востребованных технологий больших данных, что поможет вам занять высокооплачиваемую должность в области науки о данных, обладая навыками работы с большими данными и опытом в программировании на R, машинном обучении и фреймворке Hadoop. После завершения курса «Наука о данных» вы сможете: 1. Понять роли специалиста по анализу данных. 2. Анализировать большие данные с помощью R, Hadoop и машинного обучения. 3. Понимать жизненный цикл анализа данных. 4. Работать с различными форматами данных, такими как XML, CSV, SAS, SPSS и т. д.. 5. Изучить инструменты и методы преобразования данных. 6. Понимать методы интеллектуального анализа данных и их применение. 7. Анализировать данные с помощью алгоритмов машинного обучения в R. 8. Работать с Hadoop Mapper и Reducer для анализа данных. 9. Реализовать различные алгоритмы машинного обучения в Apache Mahout. 10. Понять методы визуализации и оптимизации данных. 11. Изучить функцию параллельной обработки в R. - - - - - - - - - - - - - - - - Кому подходит этот курс? Курс предназначен для всех, кто хочет изучить методы машинного обучения, реализованные на языке R, и применять их к работе с большими данными. Курс предназначен для следующих специалистов: 1. Разработчики, стремящиеся стать специалистами по анализу данных (Data Scientist); 2. Менеджеры по аналитике, возглавляющие команды аналитиков; 3. Специалисты SAS/SPSS, стремящиеся углубить свои знания в области анализа больших данных; 4. Бизнес-аналитики, стремящиеся изучить методы машинного обучения (МО); 5. Информационные архитекторы, стремящиеся получить экспертные знания в области предиктивной аналитики; 6. Специалисты по R, стремящиеся к изучению и анализу больших данных; 7. Специалисты по Hadoop, стремящиеся изучить методы R и МО; 8. Аналитики, стремящиеся понять методологии науки о данных. Для получения дополнительной информации напишите нам по адресу sales@edureka.co или позвоните нам по телефону (IND: 9606058406 / US: 18338555775) (бесплатно). Instagram:   / edureka_learning   Facebook:   / edurekain   Twitter:   / edurekain   LinkedIn:   / edureka   Отзывы клиентов: Джнана Сехар Вангара, руководитель отдела технологий WellsFargo.com, говорит: «Курс Edureka по науке о данных предоставил мне отличное сочетание теоретической и практической подготовки. Учебный курс помог мне во всех областях, которые я раньше не понимал, особенно в таких понятиях, как машинное обучение и Mahout. Обучение было очень информативным и практичным. Записанные в LMS занятия и задания были очень хороши, поскольку содержали много информации, которая поможет мне в работе. Преподаватель смог объяснить сложные для понимания темы простыми словами. Edureka теперь мой наставник в обучении... Спасибо, EDUREKA, и всего наилучшего».