课程介绍
R和Python在同一课程中。你决定你会选哪一个！
R是作为一种统计语言而建立的，它更适合进行统计学习，R是一种受到许多学术界青睐的统计编程软件
因为R是作为一种统计语言构建的，所以它更适合进行统计学习。它代表了统计学家的思维方式，因此任何具有正式统计背景的人都可以轻松地使用R。另一方面，Python由于其生产使用的灵活性，特别是当数据分析任务需要与web应用程序集成时，是机器学习的更好选择。如果你报名参加这门课程，你将有机会同时学习这两门课程
您将从头开始学习R和Python
因为数据可能意味着无数的事情，所以为工作选择合适的可视化工具非常重要。
您对学习Tableau、D3JS、After Effects或Python感兴趣，这里有一个课程供您学习。
了解如何使用NumPy、Pandas、Seaborn、Matplotlib、机器学习等等！
你会学到什么
- python
- Udemy上的Python讲师专攻从软件开发到数据分析的所有领域，并以其对各级学生的有效、友好的指导而闻名。
- Python的基础知识及其库Numpy
- 什么是人工智能、机器学习和深度学习
- 机器学习史
- 图灵机与图灵机测试
- 机器学习的逻辑，如机器学习模型和算法、数据采集、数据预处理、模型训练和测试等。
- 什么是人工神经网络（ANN）
- 神经网络解剖
- 张量运算
- Udemy上的Python讲师专攻从软件开发到数据分析的所有领域，并以其对各级学生的有效、友好的指导而闻名。
- 机器学习不仅仅适用于预测性短信或智能手机语音识别。机器学习不断地应用于新的行业和新的问题。无论您是营销人员、视频游戏设计师还是程序员，我都会帮助您将机器学习应用到工作中。
- 神经网络的引擎
- Keras
- Tensorflow
- 卷积神经网络
- 递归神经网络与LTSM
- 迁移学习
- 机器学习
- 深度学习
- 用Python进行机器学习
- Python编程
- 深入学习Python
- 如果您有一些编程经验，Python可能是适合您的语言
- 学习Python的基础知识，以便有效地使用数据科学
- 数据操纵
- 了解如何处理大数据
- 了解如何操作数据
- 学习如何产生有意义的结果
- 学习Python的基础知识，以便有效地使用数据科学
- Numpy阵列
- 系列和特点
- 结合数据帧、数据模糊不清以及如何处理丢失的数据
- 如何使用Matplotlib库并开始数据可视化之旅
- 还有，为什么要学习Python和Pandas库
- 使用Python学习数据科学
- 检查和管理数据结构
- 应对各种各样的数据科学挑战
- 选择列和筛选行
- 排列顺序并创建新变量
- 创建、子集、转换或更改向量或数据帧中的任何元素
- 转换和操作现有的真实数据
- Matplotlib的逻辑
- 什么是Matplotlib
- 使用Matplotlib
- Pyplot–Pylab–Matplotlib
- Figure, Subplot, Multiplot, Axes,
- 图形定制
- 数据可视化
- 打印自定义
- 网格、Spines, Ticks
- Matplotlib中的基本绘图
- Seaborn图书馆提供了这些主题
- 什么是海生的
- 控制图形美学
- 颜色面板组
- Seaborn中的基本情节
- Seaborn中的多重情节
- 回归图和鳞片
- 与这些主题相关的Geoplotlib
- 什么是Geoplotlib
- 平铺提供程序和自定义层
Duration: 23h 12m | Video: .MP4, 1280×720 30 fps | Audio: AAC, 44.1 kHz, 2ch | Size: 6.9 GB
Genre: eLearning | Language: English
Data Science A-Z, Python for Data Science, R for Data Science, Statistics for Data Science, Math for Deep Learning
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