大学学历
世界上最大的电子游戏院系”
推介会
得益于这个完全在线的课程，您将通过应用验证标准构建创新的机器学习模型”
数据科学与机器学习已经彻底改变了组织处理信息和制定战略决策的方式。在医疗保健、金融和科技行业等行业，这些领域的专家在流程优化、预测模型开发和复杂任务自动化方面发挥着关键作用。
数据科学与机器学习大学课程提供了在该领域出类拔萃所需的工具。通过一种实用的方法，它允许理解从数据挖掘到人工智能高级模型的构建。掌握这些技能将为数据分析师、机器学习工程师或数据科学家等职位提供机会，这些职位在科技公司、金融机构和研究中心都有很高的需求。此外，所获得的知识有助于进入流程自动化、高级业务分析和应用人工智能等新兴领域。
该大学课程的 100%在线模式允许访问最新内容，而不受地理或时间限制，这使得学习更容易与其他责任相协调。虚拟平台提供互动材料、大师班和专业资源，确保根据行业需求量身定制的动态学习体验。此外，该课程的灵活性允许您按照自己的节奏前进，确保深入和适用于不同专业领域的学习。
使用 Matplotlib 改进数据可视化以改进分析并清晰呈现信息”
这个数据科学与机器学习大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：
- 由技术与软件专家提出的实际案例的发展
- 内容图文并茂,示意性强,实用性强,为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
- 进行自我评估以改善学习的实践练习
- 特别强调软件开发的创新方法
- 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
- 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容
您将深入了解先进的数据清理和转换技术，以便通过自动化管道优化数据处理”
其教学人员包括来自技术学领域的专业人士，他们将自己的工作经验带入可持续发展，以及来自领先公司和著名大学的公认专家。
通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。
这个课程的设计重点是基于问题的学习，通过这种方式，学生必须尝试解决整个学术课程中提出的不同专业实践情况。为此，职业人士将得到由著名专家开发的创新互动视频系统的协助。
您将应用描述性统计来解释大量数据并分析趋势"
您将开发有监督的机器学习模型，并使用回归和分类算法优化其性能"
教学大纲
技术进步和数字化改变了多个行业，对具有先进知识和战略眼光的专家的需求不断增长。该课程将深入研究使用最先进的工具进行数据处理，以及先进的数据可视化技术，甚至创建图表。通过这种方式，学生将获得分析数据、构建预测模型和在真实环境中应用机器学习技术的高级技能。
您将深入了解模型性能评估和数据驱动型决策”
模块1.seniors的数据科学与机器学习
1.1. 数据科学
1.1.1. 数据管理和计算机流程优化中的实际应用
1.1.2. 数据分析和处理的主要工具： Pandas, NumPy
1.1.3. 初始数据处理
1.2. 用于分析和有效呈现信息的数据可视化
1.2.1. 使用 Matplotlib 创建基本图形
1.2.2. 使用 Seaborn 进行高级可视化
1.2.3. 交互式图形的个性化和设计
1.3. 数据科学中的描述性统计
1.3.1. 中心倾向的测量
1.3.2. 扩散和分布测量
1.3.3. 相关性分析
1.4. 数据清理和变革
1.4.1. 处理空值和重复值
1.4.2. 数学变换与分类
1.4.3. 使用管道进行自动清洁
1.5. 监督机器学习
1.5.1. 线性和逻辑回归模型
1.5.2. 分类模型：KNN，决策树
1.5.3. 使用性能指标评估模型
1.6. 无监督机器学习
1.6.1. 使用 K 均值和 DBSCAN 进行聚类
1.6.2. 使用 PCA 进行降维处理
1.6.3. 分析数据中的组和模式
1.7. 神经元网络
1.7.1. 神经网络的类型及其架构
1.7.2. 使用 Keras 和 TensorFlow 实施
1.7.3. 预测的实际示例
1.8. 实时数据处理
1.8.1. 与 Apache Kafka 集成
1.8.2. 使用 Spark 进行数据Streaming
1.8.3. 实时处理的实践案例研究
1.9. 数据科学项目的实施
1.9.1. end-to-end项目的设计
1.9.2. 将模型集成到应用程序中
1.9.3. 生产中的测试和部署
1.10. 数据用途中的伦理与责任
1.10.1. 机器学习中的伦理考虑
1.10.2. 数据和模型的偏差
1.10.3. 法规和法律合规性
您将掌握分类、回归和降维算法的使用”
数据科学与机器学习大学课程
数据分析和人工智能正在彻底改变公司制定战略决策和优化流程的方式。目前，掌握先进的数据科学和机器学习技术对于从大量信息中提取价值和开发有效的预测模型至关重要。鉴于这一前提，TECH 设计了这门数据科学与机器学习大学课程，该课程将提供数据收集、处理和分析以及机器学习模型构建方面的专业知识。 在整个学术行程中，以 100% 在线模式授课，将涉及基本概念，例如 Python 和 R 编程、SQL 或 NoSQL 数据库管理、特征工程和基于数据的决策的算法优化。您还将深入研究使用 TensorFlow、Scikit-learn 和 PyTorch 等库和框架实现有监督和无监督的机器学习模型。通过这种方式，您将获得解释数据、开发智能解决方案并在银行、商业、健康和技术行业等领域增加价值的关键技能。
掌握数据科学中最先进的工具
TECH 开发了一个完全在线的模型，允许您访问适应该行业需求的创新资源。通过虚拟平台，您将深入研究高级技术的使用，例如深度学习、计算机视觉和使用超参数的模型优化。接下来，您将深入研究云环境中机器学习解决方案与 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等平台的集成，从而实现分析过程的可扩展性和自动化。 此外，您将使用 Tableau、Power BI 和 Matplotlib 等工具制定有效数据可视化的策略，促进结果的解释和关键见解的交流。最后，您将探索人工智能道德的重要性以及数据管理中的最佳实践，以确保信息隐私和安全。由此，您将掌握数据科学和机器学习领域最具创新性的技术，开发智能解决方案并优化任何行业的决策。是时候提升您的职业生涯并成为数据分析和人工智能专家了！