Training Pelatihan Kursus Jasa Python | Master Data Science Menggunakan Python

Di akhir Kursus, Anda akan memiliki semua keterampilan untuk menjadi Profesional Ilmu Data.   (Kursus Ilmu Data terlengkap)

1) Dasar-dasar Pemrograman Python Untuk Ilmu Data – Pemrograman Python memainkan peran penting dalam bidang Ilmu Data

2) Pengantar Pembelajaran Mesin – [A -Z] Pelatihan Komprehensif dengan panduan Langkah demi langkah

3) Menyiapkan Lingkungan untuk Pembelajaran Mesin – Panduan langkah demi langkah

4) Supervised Learning – ( Regresi Linear Univariat, Regresi Linear Multivariat, Regresi Logistik, Klasifikasi Naive Bayes, Pohon, Mesin Vektor Dukungan, Hutan Acak )

5) Pembelajaran Tanpa Pengawasan

6) Mengevaluasi Algoritma Pembelajaran Mesin

7) Pra-pemrosesan Data

8) Analisis Algoritma Untuk Data Ilmuwan

9) Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN)

10) Pemrograman Java Untuk Ilmuwan Data

Hasil Pembelajaran Kursus

Untuk memberikan kesadaran tentang dua cabang paling integral (Pembelajaran yang diawasi & Tanpa Diawasi) yang berada di bawah Pembelajaran Mesin

Jelaskan metode pemecahan masalah yang cerdas melalui penggunaan teknik Machine Learning yang tepat.

Untuk membangun model neural yang sesuai dengan menggunakan framework python yang canggih.

Untuk membuat model neural dari awal, ikuti petunjuk langkah demi langkah.

Untuk membangun solusi ujung ke ujung untuk menyelesaikan masalah dunia nyata dengan menggunakan teknik Pembelajaran Mesin yang sesuai dari sekumpulan teknik yang tersedia.

Untuk meninjau secara kritis dan memilih solusi pembelajaran mesin yang paling tepat

Untuk menggunakan metodologi evaluasi ML untuk membandingkan dan membedakan algoritme ML yang diawasi dan tidak diawasi menggunakan framework pembelajaran mesin yang mapan.

Panduan pemula untuk pemrograman python juga termasuk.

Pengantar Machine Learning – Isi Modul Indikatif

Pengantar Pembelajaran Mesin: – Apa itu Pembelajaran Mesin?, Motivasi untuk Pembelajaran Mesin, Mengapa Pembelajaran Mesin? Peluang Kerja untuk Machine Learning

Menyiapkan Lingkungan untuk Pembelajaran Mesin: -Mengunduh & menyiapkan Anaconda, Pengantar Google Kolaborasi

Teknik Pembelajaran yang Diawasi: -Teknik regresi, Teorema Bayer, Naïve Bayer, Support Vector Machines (SVM), Decision Trees dan Random Forest.

Teknik Pembelajaran Tanpa Pengawasan: – Clustering, K-Means clustering

Jaringan Syaraf Tiruan [Teori dan sesi praktis – sesi langsung]

Mekanisme Evaluasi dan Pengujian: – Precision, Recall, F-Measure, Confusion Matrices,

Perlindungan Data & Prinsip Etis

Menyiapkan Lingkungan untuk Pembelajaran Mesin Python

Memahami Data Dengan Statistik & Pra-pemrosesan Data ( Membaca data dari file, Memeriksa dimensi Data, Ringkasan Statistik Data, Korelasi antar atribut)

Pra-pemrosesan Data – Penskalaan dengan demonstrasi dengan python, Normalisasi, Binarisasi, Standardisasi dengan Python, fitur Teknik Seleksi: Seleksi Univariat

Visualisasi Data dengan Python -charting akan dibahas disini dengan panduan step by step, Persiapan Data dan Bar Chart, Histogram, Pie Chart, dll.

Jaringan Syaraf Tiruan dengan Python, KERAS

Tutorial KERAS – Mengembangkan Jaringan Saraf Tiruan dengan Python -Langkah demi Langkah

Pembelajaran Mendalam-Pengenalan Digit Tulisan Tangan [Langkah demi Langkah] [Proyek Lengkap]

Pengklasifikasi Naive Bayes dengan Python [Kuliah & Demo]

Regresi linier

Regresi logistik

Pengantar pengelompokan [K – Means Clustering]

K – Berarti Clustering

Kursus ini akan memberikan panduan langkah demi langkah untuk pembelajaran mesin & Ilmu Data dengan Python.

Anda dapat meningkatkan keterampilan pemrograman inti Anda untuk mencapai tingkat lanjutan. Di akhir video ini, Anda akan mendapatkan pemahaman tentang area berikut ini

Dasar-dasar Pemrograman Python Untuk Ilmu Data – Isi Modul Indikatif

• Pemrograman PythonMenyiapkan lingkungan

  Python Untuk Pemula Mutlak: Menyiapkan Lingkungan: Anaconda

  Python Untuk Pemula Mutlak: Variabel, Daftar, Tupel, Kamus

• Operasi Boolean
• Kondisi, Loops
• (Urutan, Seleksi, Pengulangan / Iterasi)
• Fungsi
• Penanganan File dengan Python

Analisis Algoritma Untuk Ilmuwan Data

Bagian ini akan memberikan pengetahuan yang sangat mendasar tentang Analisis Algoritma. (O Besar, Omega Besar, Theta Besar)

Pemrograman Java untuk Ilmuwan Data

Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN)

Generative Adversarial Networks (GANs) &  Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) adalah salah satu ide paling menarik dan tren dalam ilmu komputer saat ini. Dua model dilatih secara bersamaan melalui proses permusuhan. Sebuah Generator , Belajar untuk membuat gambar yang terlihat nyata, sementara discriminator Belajar untuk mengatakan gambar nyata selain palsu.

Di akhir bagian ini, Anda akan memahami dasar-dasar Generative Adversarial Networks (GANs) &  Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN).

Ini akan memiliki panduan langkah demi langkah

Impor TensorFlow dan pustaka lainnya

Muat dan siapkan dataset

Buat model (Generator & Diskriminator)

Tentukan kerugian dan pengoptimalan (Kehilangan generator, kerugian Diskriminator)

Tentukan loop pelatihan

Latih modelnya

Analisis hasilnya

Apakah kursus diperbarui?

Kami juga terus memperbarui kursus.

Bagaimana jika Anda memiliki pertanyaan?

kami menawarkan dukungan penuh , menjawab setiap pertanyaan yang Anda miliki.

Untuk siapa kursus ini:

• Pemula yang tidak memiliki pengalaman pemrograman python sebelumnya yang ingin mendapatkan keterampilan untuk mendapatkan pekerjaan pemrograman pertama mereka.
• Siapa pun yang ingin membangun keterampilan pemrograman Python minimum yang diperlukan sebagai prasyarat untuk beralih ke pembelajaran mesin, ilmu data, dan kecerdasan buatan.
• Yang ingin meningkatkan pilihan karir mereka dengan mempelajari keterampilan Python Data Engineering.