用机器学习算法来理解数据科学和大数据分析

描述
本课程将利用机器学习算法和大数据概念来理解数据科学。机器学习算法覆盖的大数据分析。本课程分为三部分。第1部分侧重于所有重要概念的数据科学，第2部分侧重于所有必要算法的机器学习，第3部分侧重于具有基础知识的大数据。对线性回归、Logistic回归、SVM、K均值、KNN、朴素贝叶斯、决策树和随机森林等机器学习算法进行了实例研究。该课程提供了在数据科学、机器学习和大数据领域开始职业生涯的途径。机器学习类型包括监督学习、非监督学习、强化学习等。介绍了机器学习的概念，如列车试验分割、机器学习模型、模型评价等。

机器学习-机器学习是研究领域，重点是可以从数据中学习的计算机系统。这就是系统通常称为模型的模型，可以通过分析特定问题的许多示例来学习执行特定任务。例如，机器学习模型可以通过显示大量的狗图像来学习识别狗的图像。

什么是数据科学-数据科学是计算机科学的一个跨学科领域，它使用科学方法，过程，算法和系统从许多结构化和非结构化数据中提取知识和见解。

大数据-它是海量数据的集合，但是随着时间呈指数增长。它是一种具有如此大的规模和复杂性的数据，以至于传统的数据管理工具都无法存储或有效地对其进行处理。大数据也是数据，但规模巨大。

MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2声道
类型：在线学习| 语言：英语+ srt | 时长：69个讲座（11h 38m）| 大小：4.85 GB

您将学到的内容：
该课程
通过展示对数据科学，机器学习和大数据概念的理解，为在数据科学，机器学习和大数据领域的职业生涯提供开始之路。

要求
从基础开始，
本课程中使用的所有软件均可免费获得或作为演示版使用。
本课程适用于编程的绝对初学者

本课程适合谁

本课程是所有人的理想之选，因为它从基础开始，逐步建立您在数据科学，机器学习和大数据概念方面的技能