Эта программа является идеальным способом продвижения в научной карьере сведения, а к концу программы вы будете готовы, чтобы применить для науки о данных рабочих мест.
Термин-это "машинное обучение для специалистов по обработке данных". На трех секциях студенты сосредоточиться на обучения, углубленного обучения и обучения без учителя. Проекты включают в себя использование Kaggle построить алгоритм для выявления благотворительных доноров, а также создание классификатора изображения. Срок два-это "прикладная наука" и сосредоточиться на решении проблем с научных данных, а также программного обеспечения и технических данных. В качестве дипломного проекта студенты строят собственный проект науки портфеля данных.
Ученый программы Nanodegree данных предназначена для студентов, которые обладают сильной навыков программирования и анализа данных и позиционируется в качестве следующего шага для выпускников программы Аналитика Nanodegree данных. Тех, кто интересуется продвинутая аналитика без программирования предлагается рассмотреть программу Бизнес-аналитик Nanodegree, так и начинающим предлагается изучить наш фундамент данных программы Nanodegree.
Часть 01-модуль 01-урок 01_Welcome до сведения ученого Nanodegree программа
часть 01-02 модуль-урок 01_Get помощь коллег и наставников
часть 01-02 модуль-урок 02_Get помочь с вашего счета
часть 01-03 модуль-урок 01_Setting компьютера
часть 01-модуль 04-урок 01_What впереди
Часть 02-модуль 01-урок 01_Machine обучения с высоты птичьего полета
Часть 02-модуль 01-Урок 02_Linear регрессии
Часть 02-модуль 01-урок 03_Perceptron алгоритм
Часть 02-модуль 01-урок 04_Decision деревьями
Часть 02-модуль 01-урок 05_Naive Байеса
Часть 02-модуль 01-урок 06_Support векторов
Часть 02-модуль 01-урок 07_Ensemble методы
Часть 02-модуль 01-урок 08_Model оценки метрики
Часть 02-модуль 01-урок 09_Training и тюнинг
Часть 02-модуль 01-Урок 10_Finding доноров проекта
Часть 03-модуль 01-урок 01_Introduction для нейронных сетей
Часть 03-модуль 01-урок 02_Implementing градиентного спуска
Часть 03-модуль 01-урок 03_Training нейронных сетей
Часть 03-модуль 01-урок 04_Keras
Часть 03-модуль 01-урок 05_Deep обучения с PyTorch
Часть 03-модуль 01-урок 06_Image классификатором проекта
часть 04-модуль 01-урок 01_Clustering
часть 04-Модуль 01-урок 02_Hierarchical и плотности на основе кластеризации
часть 04-модуль 01-урок 03_Gaussian смесь моделей и проверка кластера
часть 04-модуль 01-урок 04_PCA
часть 04-модуль 01-урок 05_Random проекции и ИКИ
часть 04-модуль 01-урок 06_Project выявить Сегменты потребителей
часть 05-модуль 01-урок 01_Congratulations!
Часть 06-модуль 01-урок 01_Why программирования Python
часть 06-модуль 01-урок 02_Data типы и операторы
часть 06-модуль 01-урок 03_Control потока
часть 06-модуль 01-урок 04_Functions
часть 06-модуль 01-урок 05_Scripting
часть 06-модуль 01-урок 06_NumPy
часть 06-модуль 01-урок 07_Pandas
часть 07-модуль 01-урок 01_Basic в SQL
часть 07-Модуль 01-урок 02_SQL присоединяется
часть 07-модуль 01-урок 03_SQL агрегатов
часть 07-модуль 01-урок 04_SQL вложенные запросы, временные таблицы
часть 07-модуль 01-урок 05_SQL очистки данных
часть 07-модуль 01-урок 06_[дополнительно] в SQL оконные функции
часть 07-модуль 01-урок 07_[дополнительно] В SQL дополнительно соединения настройки производительности
часть 08-модуль 01-урок 01_Data визуализации для анализа данных
часть 08-модуль 01-урок 02_Design визуализаций
часть 08-модуль 01-урок 03_Univariate исследования данных
часть 08-модуль 01-урок 04_Bivariate исследования данных
часть 08-модуль 01-урок 05_Multivariate исследования данных
часть 08-модуль 01-урок 06_Explanatory визуализаций
часть 08-модуль 01-Урок 07_Visualization кейс-стади
часть 09-модуль 01-урок 01_Shell мастерская
Часть 10-модуль 01-урок 01_What версия управления
Часть 10-модуль 01-урок 02_Create команду git РЕПО
Часть 10-модуль 01-урок 03_Review репо по истории
Часть 10-модуль 01-урок 04_Add обязуется РЕПО
Часть 10-модуль 01-урок 05_Tagging, ветвление, и сливать
часть 10-модуль 01-урок 06_Undoing изменения
Часть 10-модуль 01-урок 07_Working с пультов
Часть 10-модуль 01-урок 08_Working на другого разработчика репозитория
Часть 10-модуль 01-урок 09_Staying в синхронизации с удаленным хранилищем
Часть 11-модуль 01-урок 01_Introduction
Часть 11-модуль 01-урок 02_Vectors
Часть 11-модуль 01-урок 03_Linear сочетание
Часть 11-Модуль 01-урок 04_Linear преобразований и матриц
Часть 12-модуль 01-урок 01_Descriptive статистика - Часть I
Часть 12-модуль 01-урок 02_Descriptive статистика - Часть II -
- Часть 12-модуль 01-урок 03_Admissions пример
Часть 12-модуль 01-урок 04_Probability
Часть 12-модуль 01-урок 05_Binomial распределения
Часть 12-модуль 01-урок 06_Conditional вероятность
Часть 12-модуль 01-урок 07_Bayes правил.
Часть 12-модуль 01-урок 08_Python вероятность практика
Часть 12-модуль 01-урок 09_Normal распространения теории
Часть 12-модуль 01-урок 10_Sampling распределение и центральная предельная теорема
Часть 12-модуль 01-урок 11_Confidence интервалов
Часть 12-модуль 01-урок 12_Hypothesis тестирования
Часть 12-модуль 01-урок 13_Case исследование АБ тесты
Часть 12-модуль 01-урок 14_Regression
Часть 12-модуль 01-Урок 15_Multiple линейной регрессии
Часть 12-модуль 01-урок 16_Logistic регрессии
Часть 13-модуль 01-урок 01_Welcome до сведения ученого Nanodegree программа
Часть 13-модуль 01-урок 02_Get помощь коллег и наставников
Часть 13-модуль 01-урок 03_Get помочь с вашего счета
Часть 13-модуль 01-урок 04_The навыки, которые отделил вас
Часть 14-модуль 01-урок 01_The данные науки процесс
Часть 14-Модуль 01-урок 02_Communicating для заинтересованных сторон
Часть 14-модуль 01-урок 03_Project написать данные науки блоге
Часть 14-модуль 02-урок 01_Optimize ваш профиль на GitHub
Часть 15-модуль 01-урок 01_Introduction в программной инженерии
Часть 15-модуль 01-урок 02_Software инженерных практик Пт
, Часть 15-модуль 01-урок 03_Software инженерных практик Пт второй
Часть 15-модуль 01-урок 04_Introduction объектно-ориентированное программирование
Часть 15-модуль 01-урок 05_Portfolio упражнения загрузить пакет на PyPi
Часть 15-модуль 01-урок развития 06_Web
Часть 15-модуль 01-урок 07_Portfolio осуществлять развертывание данных мониторинга
Часть 16-модуль 01-урок 01_Introduction данным инженерно -
- Часть 16-модуль 01-урок 02_ETL трубопроводов
Часть 16-модуль 01-урок 03_NLP трубопроводов
Часть 16-модуль 01-урок 04_Machine обучения трубопроводы
Часть 16-Модуль 02-урок 01_Project ликвидации последствий стихийных бедствий производство
Часть 16-модуль 03-урок 01_Strengthen ваше присутствие в интернете с помощью LinkedIn
Часть 17-модуль 01-урок 01_Intro экспериментировать конструкция и рекомендации двигателей
часть 17-модуль 02-урок 01_Concepts в эксперименте дизайна
Часть 17-модуль 02-урок 02_Statistical соображения по тестированию
Часть 17-модуль 02-урок 03_AB тестирование кейс-стади
Часть 17-модуль 02-урок 04_Portfolio упражнения Старбакс
Часть 17-модуль 03-урок 01_Introduction рекомендации двигателей
часть 17-модуль 03-урок 02_Matrix факторизации для рекомендации
Часть 17-модуль 04-урок 01_Recommendation двигателей
часть 18-модуль 01-урок 01_Data ученый дипломный
Часть 19-модуль 01-урок 01_Congratulations!
Часть 20-модуль 01-урок сетей 01_Neural
часть 20-модуль 01-урок 02_Deep нейронных сетей
Часть 20-модуль 01-урок 03_Convolutional нейронных сетей

DOWNLOAD






turbobit

---