Рубрики
Без рубрики

15 из лучших курсов обучения машины на Coursera бесплатно

Невозможно не отставать от каждой новой концепции и технологии в науке о данных и машине … Теги от машинного обучения, Python, SQL, начинающие.

Это чувствует невозможным идти в ногу с каждой новой концепцией и технологиями в науке о данных и машинном обучении. У вас есть несколько языков, библиотек и принципов проектирования.

Мы записали на разные ресурсы, которые могут помочь профессионалам данных в курсе всех различных технологий. Однако многие из этих курсов стоят денег.

Но Coursera предлагает возможность пройти курсы онлайн бесплатно от фактических колледжей и учебных заведений. Это позволяет получить более глубокое понимание концепций, таких как машинное обучение, глубокое обучение, статистика и т. Д.

Одной из проблем является Coursera, имеет сотни курсов машинного обучения, поэтому его можно легко отфильтровать, какие из них стоит взять. Таким образом, мы выстрелили наши личные фавориты!

Подсказка: Coursera может сделать, кажется, что единственный вариант – купить курс. Но у них есть кнопка аудита на самом дне. Теперь, если вы цените Coursera, все средства, вы должны приобрести свою специализацию, я все еще не уверен, как я относился к этому. Но я люблю принимать курсы Coursera.

Выберите вариант курса аудита, чтобы не платить за курс.

1. Введение в вероятность и данные

Этот курс знакомит вас к отбора проб и изучения данных, а также основной теории вероятностей и правила байеса. Вы рассмотрите различные типы методов выборки и обсудите, как такие методы могут повлиять на объем вывода. Будут охвачены различные методы анализа данных о разведочных данных, включая чистую сводную статистику и основную визуализацию данных. Вы будете руководить установкой и использованием R и RSTUDIO (бесплатное статистическое программное обеспечение) и будем использовать это программное обеспечение для лабораторных упражнений и окончательный проект. Концепции и методики в этом курсе будут служить строительными блоками для выводов и моделирования курсов в специализации.

Пройти курс

2. Полная статистика курсов

В этой специализации вы научитесь анализировать и визуализировать данные в R и создавать воспроизводимые отчеты об анализе данных, продемонстрируют концептуальное понимание единого характера статистического вывода, выполняют частоестистские и байесовский статистический вывод и моделирование, чтобы понять природные явления и сделать на основе данных Решения, эффективно эффективно передают статистические результаты и в контексте, не полагаясь на статистический жаргон, критические претензии на основе данных и оценивали решения на основе данных, и WRANGE и визуализации данных с помощью R пакетов для анализа данных.

Пройти курс

3. Панель инструментов данных ученых

В этом курсе вы узнаете, как программировать в R и как использовать R для эффективного анализа данных. Вы узнаете, как установить и настроить программное обеспечение, необходимое для статистической среды программирования и описывать общие концепции языка программирования, поскольку они реализованы на статистическом языке высокого уровня. Курс охватывает практические проблемы в статистических вычислениях, которые включают в себя программирование в R, считывание данных на R, доступа к пакетам R, написание R функций R, отладки, профилирование R Code и Organizing и комментирующих r код. Темы в анализе статистических данных обеспечит рабочие примеры.

Пройти курс

4. SQL. Для науки о данных

Данные ученые не только полагаются на Python и R, чтобы сделать их работу. В качестве ученого данных вам часто нужно получать данные из систем хранения данных, таких как Hadoop и MySQL. Чтобы взаимодействовать с этими системами, вы можете использовать SQL-двигатели, такие как Presto для доступа к данным и отформатировать его таким образом, чтобы их можно было легко обрабатывать.

Это означает, что вам нужно будет знать SQL. По большей части.

Пройти курс

5. Визуализация данных с Tableau

Одним из наших более недавних проектов привлекла помощь консалтинговой компании, разработала приборную панель, чтобы обеспечить дополнительную ценность своим клиентам. Визуализации данных, такие как приборные панели и диаграммы, могут помочь лучше сообщить важные сообщения с данными. Они помогают упростить комплексные наборы данных в краткие изображения и диаграммы, которые конечные пользователи могут легче переваривать. Вот почему мы рекомендуем каждому ученому данным есть некоторые навыки визуализации данных.

Здесь мы бы порекомендовали две разные курсы Coursera. Сначала мы бы порекомендовали специализацию визуализации данных, предлагаемые UC Davis. Опять же, вам не нужно платить, чтобы получить сертификат, который вы всегда можете проверить курс.

Мы рекомендуем принимать все курсы, если вы новичок в Табличноте. Эта специализация будет проходить вас по основам, чтобы построить красивые панели мошенничества.

Пройти курс

6. Визуализация данных с Python

Tableau – это не единственный инструмент визуализации данных, а не все ученые данные на пользу используют его. Некоторые просто хотят поставить простые графики вместе с помощью Python. К счастью, Python имеет много отличных вариантов, когда дело доходит до визуальных библиотек данных. Например, Matplotlib, Meanborn и Folium. Этот курс IBM имеет отличную работу в качестве курса грунтовки в использовании этих библиотек.

Он представит вас всем основным диаграммам и научить вас использовать геопространственные данные. Этот курс также довольно короткий. Так что для тех, кто просто пытается получить базовое понимание библиотек.

Пройти курс

7. Машина обучения с Python

Этот курс погружает в основы обучения машины, используя доступный, и известный язык программирования, Python.

В этом курсе они будут рассмотрены два основных компонента: во-первых, вы будете изучать целю машинного обучения и где он относится к реальному миру.

Во-вторых, вы получите общий обзор темы машинного обучения, таких как руководитель против несущественного обучения, оценки модели и алгоритмы изучения машин.

В этом курсе вы практикуетесь с реальными образцами машинного обучения и посмотреть, как он затрагивает общество таким образом, как вы, возможно, не догадались!

Пройти курс

8. Сертификация профессионального обучения машины IBM

Наука данных остается одной из «самых секций» даже пол десятилетия после того, как первоначальная статья была написана эта утверждение.

Фактически, наша статья сосредоточена на помощи людям собеседование для научных позиций данных является одним из наших наиболее читающих!

Поскольку не так много учета научно-технических наук, большинство людей должны принять некоторую форму праймера для науки о данных, чтобы лучше подготовиться к работе. IBM, в частности, собрал 9 курсов, а также специализацию, которую вы можете попробовать бесплатно! Я говорю это потому, что, возможно, вы пытаетесь выяснить, хотите ли вы потратить 14К на Bootcamp. Ну, один хороший способ понять, что это проводит некоторое время, выполняя бесплатный курс науки о данных.

Эта специализация Coursera, в частности, имеет большую работу с самого начала «Какова наука о данных» и заканчивается Capstone. Они делают большую работу о предоставлении как широких, так и глубоких внешних видов, какой тип ученых рабочих данных делают. Кроме того, нет риска для оплаты. Некоторые люди платят, чтобы получить сертификат на их LinkedIn, который помог некоторым людям, но мы просто взяли его, чтобы получить понимание того, как настроен курс.

Пройти курс

9. Создание команды науки о данных – для менеджеров

Недавно мы узнали, что Coursera не просто предлагает курсы науки о данных для отдельных участников, пытающихся улучшить свои технические отбивные отбивные. Они также недавно начали выкатывать курсы для менеджеров и руководителей, которые стремятся собрать команды науки Data.

Некоторые менеджеры никогда не работали с различными экспертами данных, которые имеют большинство команд научных наук. Это может быть сложно, потому что наука о данных все еще несколько новой и зная, как максимизировать свою научную команду данных, возможно, потребуется быстрое освещение.

Этот курс охватывает понятия, такие как:

  • Каковы ожидаемая квалификация для разных данных ученых
  • Как взять интервью для хороших данных подходит
  • На борт
  • и т.д

Все это может показаться тривиальным, но убедиться, что у вас правильная команда, и у них есть процесс на месте, чтобы добиться успеха, имеет огромное значение. Если вы являетесь исполнительным лицом или, возможно, когда-нибудь хотите управлять командой науки о данных, то подумайте об этом курсе.

Пройти курс

10. Наука данных В реальной жизни

Часть управления командой любого рода – это зная, какой успех выглядит для этой команды.

Для того, чтобы знать, какой успех выглядит как … вы должны увидеть это. Это означает, что если вы новичок в управлении командами науки Data Data и, возможно, не всегда работали на компаниях, которые имели четкие ожидания для того, что на самом деле выглядит успехом, вам может понадобиться разумный курс.

Это где еще раз, Джон Хопкинс подмахивает. Они создали курс, чтобы помочь объяснить науку в реальной жизни. Этот курс обсудит экспериментальный дизайн, предвзятость, качество данных и т. Д. Они делают большую работу показать, какие науки данные могут сделать в реальной жизни. Имея примеры и рамки для того, как выглядит хорошая наука о данных, поможет водить успех ваших команд.

Пройти курс

11. Софта Развитие с R

Многие люди используют R чисто для аналитических целей, и это, честно, где мы чувствуем себя, лучше всего использовать. Тем не менее, мы верим, что вы можете использовать принципиалы разработки программного обеспечения для лучшего развития ваших сценариев R.

Вместо того, чтобы иметь один или два основных сценария, которые просто управляют всем, можно архитекторизировать многоразовые функции и утилиты в R, которые могут сэкономить много времени в будущих проектах.

Это то, что этот курс будет покрывать. В частности, он будет охватывать передовое программирование, которое для тех данных ученых, у которых нет фона в программировании, это заполнит много пробелов.

Пройти курс

12. Google Cloud Platform Big Data и Machine Обучение Основы

Хорошо, конечно, Google Cloud развивает свой собственный учебный курс на Курсера для … Ну … Google Cloud.

Но давайте посмотрим мимо прозрачной коммерческой ценности, которую Google пытается создать. Существуют реальные причины, по которым вы можете использовать Google Cloud, чтобы сделать ваше машинное обучение, и никто лучше узнать его от, чем люди, созданные его.

Что нам очень нравится в этом курсе, заключается в том, что он охватывает так много разных технологий.

Он охватывает облако QL, Spark, BIQ запрос с ML, Vision API и Cloud Autoval. Вы можете сказать, что они действительно пытаются продать эти продукты;). В них нет ничего плохого, пытаясь продать продукты. Это великолепно! Они позволяют вам увидеть их продукцию, прежде чем вкладывать это слишком много.

Теперь мы бы добавили важно, чтобы сравнить это с AWS и другими подобными облачными технологиями. Но займет некоторое время и посмотрите, что вы найдете полезные в Google Cloud Tech.

Пройти курс

13. Структурирующие машины обучающие проекты

Этот курс очень скрыт в сотнях курсов Coursera предоставляет на машинном обучении. Он сосредоточен на создании успешного проекта машинного обучения. Если вы стремитесь быть техническим лидером в AI, и знаете, как установить направление для работы вашей команды, этот курс покажет вам, как. Это не так долго, так что нет настоящей причины платить за это. Вместо этого просто займите 4 часа курсов

В этом 4 часа вы поймете, как диагностировать ошибки в системе обучения машины и сможете приоритетировать наиболее перспективные направления для уменьшения ошибки. Кроме того, вы поймете комплексные настройки ML, такие как несоответствующие наборы тренировок/тестов, и сравнение и/или превосходная производительность человека

Это отличный быстрый курс для всех в машинном обучении.

Пройти курс

14. Улучшение глубоких нейронных сетей: гиперпараметрическая настройка, регуляризация и оптимизация

Нейронные сети не должны быть черными коробками, которые вы просто бросаете данные и получаете некоторые данные.

Этот курс научит вам «магию» получить глубокое обучение, чтобы хорошо работать. Вместо того, чтобы процесс глубокого обучения, являющийся черным ящиком, вы поймете, что управляют производительностью, и сможете более систематически получать хорошие результаты. Вы также узнаете Tensorflow.

Вы узнаете, как эффективно использовать общую нейронную сеть «трюки», включая инициализацию, L2 и регуляризация выпадения, пакетную нормализацию, проверку градиента и, главное, что вы сможете реализовать нейронную сеть в Tensorflow.

Пройти курс

15. Машинное обучение (классика)

Ни один список для курсов машинного обучения не завершен с помощью классического курса обучения машины Andrew NG.

Этот курс обеспечивает широкое введение в машинное обучение, добычу данных и статистическое распознавание шаблонов. Это разбивает темы, такие как контролируемое обучение, поддерживающие векторные машины, ядра, нейронные сети, безоговорочное обучение и многое другое. Он также обсуждает лучшие практики в машинном изучении, как теория предвзятости/отклонения; Инновационный процесс в машинном обучении и AI. Эндрю использует много замечательных исследований и примеров, которые помогают пользователям относятся к темам в реальный мир.

Пройти курс

Наука данных – это сложное поле, чтобы не отставать от. Но Надеюсь, эти курсы помогают предоставить возможность узнать больше о предмете!

Кроме того, не стесняйтесь читать некоторые другие сообщения Hadoop VS реляционные базы данных Как алгоритмы могут стать неэтичными и предвзятыми Как улучшить вашу стратегию Как развить надежные алгоритмы 4 должны иметь навыки для ученых данных SQL лучшие практики – Проектирование видео ETL

Оригинал: “https://dev.to/seattledataguy/15-of-the-best-machine-learning-courses-on-coursera-for-free-4id8”