دانلود آموزش Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp

توضیحات : امروز با یکی از بهترین دوره های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در خدمت شما هستیم. همه ما به هوش مصنوعی علاقه داریم و به هر نحوی که شده میخواهیم این علم ارزشمند را یاد بگیریم.اگر شما هم مشابه من فکر میکنید این دوره فوق العاده متعلق به شماست.یک دوره با امتیاز ۴٫۶ با بیش از ۴۷,۱۰۰ نفر عضو شده در این دوره.

آیا آماده هستید تا یک رشته جدید و پر در آمد را شروع نمایید.؟  این دوره یک راهنمای بسیار خوب است که به شما یاد میدهد که چگونه با قدرت زبان پایتون دادها ها را آنالیز – نمایش و از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده نمایید. رشته علوم داده یک شغل پر در آمد در جهان محسوب میشود و طبق آمار Indeed سالانه بیش از ۱۲۰,۰۰۰ دلار در آمد در این رشته وجود دارد. این دوره برای تازه کاران  – برنامه نویسان با تجربه  و همچنین برای علاقه مندان بسیار مناسب میباشد. بیش از ۲۱ ساعت محتوای آموزشی با کیفیت HD هم چنین سرفصل کامل این دوره در ادامه مطلب موجود میباشد.

پیش نیاز این دوره :

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png مقداری اطلاعات برنامه نویسی

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png علاقه

مباحثی که در این دوره مورد بررسی قرار میگیرند.

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png استفاده از پایتون برای یادگیری ماشین و علوم داده ها

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png استفاده از Spark برای کار با آنالیز Big Data

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png استفاده از NumPy برای کار با داده های عددی

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png استفاده از Pandas  برای آنالیز داده ها

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png استفاده از Matplotlib برای نمایش داده ها

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png استفاده از Seaborn برای نمایش اطلاعات آماری

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png استفاده از Plotly برای نمایش اطلاعات تعاملی

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png استفاده از SciKit-Learn برای پیاده سازی وظایف یادگیری ماشین

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png استفاده از Logistic Regression و Linear Regression

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/category.png و  مطالب دیگر

منتشر شده در :

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/company.png Udemy

 

قیمت خرید از سایت

dollar_currency_sign32۱۰ هزار تومان

 

مدرس ویدیو

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/authors-icon.png  Jose Portilla

 

زمان ویدیو

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/video.png ۲۱ ساعت و ۳۰ دقیقه

 

حجم ویدیو

http://tutdl.ir/wp-content/uploads/icons/bandwidth.png   ۳٫۵ گیگابایت

 

برای خرید الکترونیکی این محصول به لینک زیر مراجعه نمایید

لینک پرداخت الکترونیکی

 

و یا جهت تهیه اکانت VIP و دسترسی به تمام آموزش های VIP به آدرس زیر مراجعه نمائید.

https://tutdl-vip.ir

 

 

 

Course Introduction

۰۷:۱۵

Environment Set-Up

۰۸:۵۰

Jupyter Overview

۲۳:۳۹
Jupyter Notebooks
۱۳:۴۸

Optional: Virtual Environments
۰۹:۵۱

Python Crash Course

۰۱:۲۴:۱۳
Welcome to the Python Crash Course Section!
۰۰:۱۷

Introduction to Python Crash Course
۰۱:۲۶

Python Crash Course – Part 1
۱۹:۲۹

Python Crash Course – Part 2
۱۵:۱۴

Python Crash Course – Part 3
۱۶:۳۹

Python Crash Course – Part 4
۱۵:۳۷

Python Crash Course Exercises – Overview
۰۳:۳۵

Python Crash Course Exercises – Solutions
۱۱:۵۶

Python for Data Analysis – NumPy

۰۱:۰۳:۴۳
Welcome to the NumPy Section!
۰۰:۱۰

Introduction to Numpy
۰۲:۱۲

Numpy Arrays
۱۶:۴۹

Quick Note on Array Indexing
۰۰:۴۸

Numpy Array Indexing
۱۸:۲۳

Numpy Operations
۰۷:۰۴

Numpy Exercises Overview
۰۲:۴۶

Numpy Exercises Solutions
۱۵:۳۱

Python for Data Analysis – Pandas

۰۱:۴۲:۳۶
Welcome to the Pandas Section!
۰۰:۱۴

Introduction to Pandas
۰۱:۴۴

Series
۱۰:۳۹

DataFrames – Part 1
۱۵:۳۱

DataFrames – Part 2
۱۷:۱۰

DataFrames – Part 3
۰۹:۱۲

Missing Data
۰۶:۱۹

Groupby
۰۶:۴۸

Merging Joining and Concatenating
۰۸:۵۵

Operations
۱۲:۰۴

Data Input and Output
۱۴:۰۰

Python for Data Analysis – Pandas Exercises

۳۵:۰۶
SF Salaries Exercise Overview
۰۱:۵۵

Note on SF Salary Exercise
۰۰:۲۳

SF Salaries Solutions
۱۵:۲۵

Ecommerce Purchases Exercise Overview
۰۲:۱۱

Ecommerce Purchases Exercise Solutions
۱۵:۱۲

Python for Data Visualization – Matplotlib

۰۱:۰۰:۰۸


Matplotlib Part 1
۱۶:۵۷

Matplotlib Part 2
۱۵:۵۱

Matplotlib Part 3
۱۱:۵۱

Matplotlib Exercises Overview
۰۱:۴۶

Matplotlib Exercises – Solutions
۱۰:۱۹

Python for Data Visualization – Seaborn

۰۱:۲۱:۵۴
Introduction to Seaborn
۰۲:۵۸


Categorical Plots
۱۷:۱۷

Matrix Plots
۱۰:۱۴

Regression Plots
۰۷:۱۳

Grids
۰۸:۳۰

Style and Color
۰۸:۲۱

Seaborn Exercise Overview
۰۱:۵۳

Seaborn Exercise Solutions
۰۷:۰۸

Python for Data Visualization – Pandas Built-in Data Visualization

۲۳:۴۴
Pandas Built-in Data Visualization
۱۳:۲۷

Pandas Data Visualization Exercise
۰۱:۲۲

Pandas Data Visualization Exercise- Solutions
۰۸:۵۵

Python for Data Visualization – Plotly and Cufflinks

۲۲:۰۰
Plotly and Cufflinks
۱۸:۳۸

Python for Data Visualization – Geographical Plotting

۴۰:۲۹
Choropleth Maps – Part 1 – USA
۱۹:۲۶

Choropleth Maps – Part 2 – World
۰۶:۵۳

Choropleth Exercises
۰۳:۱۱

Choropleth Exercises – Solutions
۱۰:۰۱

Data Capstone Project

۰۱:۱۸:۳۵
۹۱۱ Calls Solutions – Part 1
۱۴:۲۹

۹۱۱ Calls Solutions – Part 2
۱۷:۳۷

Finance Data Project Overview
۰۳:۰۶

Bank Data
۰۰:۱۲

Finance Project – Solutions Part 1
۱۶:۱۳

Finance Project – Solutions Part 2
۱۸:۱۱

Finance Project – Solutions Part 3
۰۶:۲۳

Introduction to Machine Learning

۲۱:۰۴
Welcome to the Machine Learning Section!
۰۰:۳۱

Link for ISLR
۰۰:۱۶

Introduction to Machine Learning
۱۰:۵۰

Machine Learning with Python
۰۹:۲۷

Linear Regression

۵۱:۳۵
Linear Regression Theory
۰۴:۳۳

model_selection Updates for SciKit Learn 0.18
۰۰:۲۷

Linear Regression with Python – Part 1
۱۸:۱۶

Linear Regression with Python – Part 2
۰۷:۰۵

Linear Regression Project Overview
۰۲:۳۱

Linear Regression Project Solution
۱۸:۴۳

Cross Validation and Bias-Variance Trade-Off

۰۶:۲۵
Bias Variance Trade-Off
۰۶:۲۵

Logistic Regression

۰۱:۰۷:۲۹
Logistic Regression Theory
۱۱:۵۳

Logistic Regression with Python – Part 1
۱۷:۴۳

Logistic Regression with Python – Part 2
۱۶:۵۷

Logistic Regression with Python – Part 3
۰۸:۱۵

Logistic Regression Project Overview
۰۱:۳۶

Logistic Regression Project Solutions
۱۱:۰۵

K Nearest Neighbors

۴۰:۴۲
KNN Theory
۰۵:۳۸

KNN with Python
۱۹:۳۹

KNN Project Overview
۰۱:۱۱

KNN Project Solutions
۱۴:۱۴

Decision Trees and Random Forests

۴۴:۵۸
Introduction to Tree Methods
۰۶:۵۲

Decision Trees and Random Forest with Python
۱۳:۵۷

Decision Trees and Random Forest Project Overview
۰۳:۱۰

Decision Trees and Random Forest Solutions Part 1
۱۲:۱۳

Decision Trees and Random Forest Solutions Part 2
۰۸:۴۶

Support Vector Machines

۳۴:۵۸
SVM Theory
۰۴:۳۶

Support Vector Machines with Python
۱۷:۵۲

SVM Project Overview
۰۲:۲۱

SVM Project Solutions
۱۰:۰۹

K Means Clustering

۳۷:۲۱
K Means Algorithm Theory
۰۵:۱۵

K Means with Python
۱۲:۳۵

K Means Project Overview
۰۲:۵۳

K Means Project Solutions
۱۶:۳۸

Principal Component Analysis

۲۰:۲۴
Principal Component Analysis
۰۳:۲۶

PCA with Python
۱۶:۵۸

Recommender Systems

۳۱:۱۰
Recommender Systems
۰۴:۱۳

Recommender Systems with Python – Part 1
۱۳:۳۶

Recommender Systems with Python – Part 2
۱۳:۲۱

Natural Language Processing

۰۱:۱۸:۵۴
Natural Language Processing Theory
۰۵:۰۶

NLP with Python – Part 1
۱۶:۰۲

NLP with Python – Part 2
۱۸:۴۶

NLP with Python – Part 3
۱۷:۳۰

NLP Project Overview
۰۲:۰۴

NLP Project Solutions
۱۹:۲۶

Big Data and Spark with Python

۰۱:۴۲:۰۷
Welcome to the Big Data Section!
۰۰:۲۳

Big Data Overview
۰۵:۳۱

Spark Overview
۰۸:۵۹

Local Spark Set-Up
۰۰:۵۹

AWS Account Set-Up
۰۴:۱۳

Quick Note on AWS Security
۰۰:۱۶

EC2 Instance Set-Up
۱۶:۱۸

SSH with Mac or Linux
۰۴:۴۹

PySpark Setup
۲۳:۴۸

Lambda Expressions Review
۰۵:۲۶

Introduction to Spark and Python
۰۸:۱۶

RDD Transformations and Actions
۲۳:۰۸

Neural Nets and Deep Learning

۰۲:۰۲:۱۳
Neural Network Theory
۰۶:۴۱

Welcome to the Deep Learning Section!
۰۰:۲۱

What is TensorFlow?
۰۵:۲۶

Changes with TensorFlow
۰۱:۰۷

TensorFlow Installation
۲۳:۲۴

TensorFlow Basics
۱۵:۰۵

MNIST with Multi-Layer Perceptron – Part 1
۱۱:۱۵

MNIST with Multi-Layer Perceptron – Part 2
۱۶:۲۱

MNIST with Multi-Layer Perceptron – Part 3
۱۸:۳۹

TensorFlow with ContribLearn
۰۸:۳۷

Tensorflow Project Exercise Overview
۰۲:۰۶

Tensorflow Project Exercise – Solutions
۱۳:۱۱

BONUS: DISCOUNT COUPONS FOR OTHER COURSES

۰۰:۲۱
Discount Coupons for my Courses!
۰۰:۲۱

همچنین ببینید

دانلود آموزش Packt Pub – Spring 5.0 Core Training

توضیحات : در این دوره آموزشی شما با ویژه گی های جدید فریم ورک Spring …

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *