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机器学习和AI精粹 用Python基础知识介绍数据科学编码 机器学习、AI与Python及Jupyter Notebook基本介绍

机器学习和AI精粹
共108节 547人在学 课程详情
课程目录
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  • 用Python基础知识介绍数据科学编码

    • 机器学习、AI与Python及Jupyter Notebook基本介绍
    • 学习目标
    • 使用IPython、Jupyter和Python REPL
    • 编写过程性语句
    • 使用字符串和字符串格式
    • 使用数字和算术运算
    • 与数据结构交互
    • 编写和运行脚本
    • 总结
  • 编写和应用函数

    • 学习目标
    • 编写函数
    • 利用函数式编程的概念
    • 利用延迟计算函数
    • 使用修饰符
    • 使类像函数一样运行
    • 对一个Pandas DataFrame应用一个函数
    • 使用Python lambdas
    • 总结
  • 使用Python控制结构

    • 学习目标
    • 创建循环
    • 使用if/else/break/continue/pass语句
    • 了解try/except
    • 理解生成器表达式
    • 理解列表解析
    • 理解排序
    • 理解Python正则表达式
    • 总结
  • 用Python编写、使用和部署库

    • 学习目标
    • 用Python编写和使用库
    • 使用pipenv, pip, virtualenv, conda
    • 将Python代码部署到生产环境中
    • 总结
  • 理解Python类

    • 学习目标
    • 了解类与函数之间的区别
    • 制作简单的对象并与之交互
    • 了解类继承
    • 与特殊类方法交互
    • 创建元类
    • 总结
  • Python和Pandas中的IO操作

    • 学习目标
    • 使用写文件操作
    • 使用读文件操作
    • 使用序列化技术
    • 使用Pandas DataFrames
    • 使用带有Pandas DataFrames的谷歌表格
    • 在Python中使用并发的方法
    • 总结
  • 学习Software Carpentry

    • 学习目标
    • 新建Data Science Github项目布局
    • 使用git和Github管理变更
    • 使用CircleCI和AWS Code Build来构建和测试来自Github的项目
    • 使用静态分析和测试工具:pylint、pytest和coverage
    • 测试Jupyter Notebooks
    • 总结
  • 使用Flask和Pandas创建一个数据工程API

    • 学习目标
    • 制作项目布局图
    • 为项目安排一个Makefile
    • 为Pandas聚合创建一个命令行工具
    • 使插件传递给pandas
    • 编写Flask API
    • 集成Swagger文档
    • Python基准测试项目
    • 集成测试和检查
    • 总结
  • 了解社会力量对NBA影响的探索性数据分析(EDA)和ML项目

    • 学习目标
    • 社交媒体数据收集
    • 在pandas中导入和合并数据
    • 了解相关热图和成对图
    • 在Python中使用线性回归
    • 在Python中使用ggplot
    • 使用k-means聚类
    • 使用PCA和scikit-learn
    • 使用scikiti -learn进行ML分类预测
    • 使用scikit-learn进行ML回归预测
    • 用于交互式数据可视化
    • 总结
  • 理解中级机器学习

    • 学习目标
    • 人工智能、机器学习和深度学习概述
    • 大数据
    • 使用推荐系统
    • 总结
  • 基于Python的AWS Cloud ML和AI管道

    • 学习目标
    • 使用AWS Web服务
    • 使用Boto
    • 使用AWS Lambda开发与Chalice
    • 使用AWS Dynamo DB
    • 使用AWS的步骤函数
    • 对ML作业使用AWS批处理
    • 使用AWS Sagemaker
    • 使用AWS理解NLP
    • 使用AWS Rekognition API
    • 总结
  • 基于Python的谷歌计算平台ML和AI管道

    • 学习目标
    • 进行合作基础训练
    • 使用高级Colab功能
    • 执行数据实验的基础
    • 使用TPUS进行深度学习
    • 使用谷歌Big Query
    • 使用谷歌机器学习服务
    • 使用谷歌情绪分析API
    • 使用谷歌计算机视觉API
    • 总结
  • 创建命令行机器学习工具

    • 学习目标
    • 了解现货价格的机器学习
    • 学会使用DevML机器学习工具
    • 总结
  • 数据科学: NBA社会力量的案例研究

    • 数据科学: 以NBA社会力量为例
  • 总结

    • 机器学习、AI与Python及Jupyter Notebook课程总结
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    课时介绍

    机器学习、AI与Python及Jupyter Notebook基本介绍

    课程介绍

    【为什么要学习这门课?】

    本课程重点介绍了如何在 Python 和 Jupyter 笔记本中执行EDA。除此之外,也会将软件工程基础知识与课程内容做关联教学,并提供关于linting、测试、命令行工具、数据工程API等方面的关键性说明。


    【本门课程亮点】


    超过8小时的视频课程展示了如何使用AWS和谷歌云平台来解决机器学习和人工智能中的本质问题。本课程涵盖了如何通过Jupyter笔记本开始使用Python,然后继续深入到Python数据科学库中的各种具体细节,包括Pandas, Seaborn, scikit-learn和TensorFlow。


    【讲师介绍】


     Noah Gift(诺亚·吉夫特)

    —— 亚马逊AWS机器学习专家、Google云架构专家

    Noah Gift拥有大约20年的Python编程经验,是Python Software Foundation的成员。亚马逊云服务AWS机器学习认证专家、AWS认证大数据专家、Google认证云架构专家,曾供职于ABC、索尼、迪士尼、AT&T等多家知名企业,担任CTO、总经理、首席数据科学家、首席云架构师等职位。

    同时,Noah Gift作为导师兼具丰富的教学、研究与行业经验。他在加州大学伯克利分校(UCB)信息学院数据科学硕士项目、加州大学戴维斯分校(UCD)管理研究生院商业分析硕士项目、以及西北大学数据科学硕士项目担任讲师,教授和设计机器学习、AI和数据科学等课程。


    【面向人群】


    1、具有一定SQL经验的数据科学从业者

    2、希望在AWS和GCP上扩展基于云机器学习的数据科学从业者

    3、希望了解如何更深入实践数据科学原理的软件开发人员

    4、希望理解Python中的机器学习和人工智能,以有效管理技术团队的技术管理者。




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