Это лучшие онлайн-курсы по изучению библиотеки Scikit для машинного обучения и науки о данных в 2023 году.

Привет, ребята, если вы хотите изучить библиотеку Scikit-Learn и найти лучшие ресурсы, такие как онлайн-курсы и классы, то вы попали в нужное место.

Ранее я поделился лучшими курсами Python, а также лучшими курсами для изучения науки о данных, а в этой статье я поделюсь лучшими курсы для изучения библиотеки Scikit-Learn, одной из самых популярных библиотек Python для машинного обучения наряду с TensorFlow, Keras и Pytorch.

Scikit-learn предоставляет набор эффективных инструментов для машинного обучения и статистического моделирования, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размерности через согласованный интерфейс на Python, и это один из важнейших навыков для профессиональных специалистов по данным и инженеров по машинному обучению.

Машинное обучение использует данные для изучения и улучшения своих функций без программирования для выполнения этого действия. Эти данные могут быть в различных формах, таких как текст, числа, изображения.

Он используется во многих приложениях, от распознавания объектов внутри изображений до распознавания речи и медицинской промышленности для выявления таких заболеваний, как рак.

Большинство разработчиков используют язык программирования python для построения модели машинного обучения, поскольку этот язык поддерживает множество пакетов для создания таких приложений, и один из лучших пакетов известен как Scikit-Learn, т. е. библиотека с открытым исходным кодом под лицензией BSD, что делает ее бесплатной для коммерческого использования. Он содержит множество алгоритмов для решения задач машинного обучения с учителем и без учителя и многое другое.

5 лучших онлайн-курсов Scikit-Learn в 2023 году для специалистов по данным

Не теряя времени, вот список лучших онлайн-курсов Scikit-Learn, к которым можно присоединиться в 2023 году. Это тщательно подобранный список курсов с таких сайтов, как Udemy, Pluralsight, Educative, CodeCademy, DataCamp и Coursera, созданных экспертами и которым доверяют тысячи разработчиков и специалистов по данным по всему миру. . Они также очень доступны по цене и позволяют вам узнать об этой полезной библиотеке, не выходя из дома.

1. Наука о данных: контролируемое машинное обучение в Python

Этот промежуточный курс содержит более 6 часов видеоконтента с применением алгоритмов машинного обучения с использованием Scikit-Learn. Тем не менее, это требует от вас понимания языка программирования Python и использования библиотек NumPy и pandas для математических расчетов, анализа обработки данных и статистики.

Начните обучение с понимания того, что K-ближайший сосед часто используется для решения задач обучения с учителем, решения задач классификации и регрессии, а затем изучите наивный байесовский метод, который вы можете использовать для прогнозирования вероятности различных классов на основе многих атрибутов.

Позже вы узнаете о дереве решений и концепции восприятия. Наконец, создайте веб-службу, которая использует машинное обучение для выполнения некоторых задач.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому курсу — Наука о данных: контролируемое машинное обучение в Python

2. Введение в Data Science и scikit-learn в Python [Coursera]

Этот курс также является хорошим справочником для специалистов по данным и инженеров по машинному обучению, чтобы изучить библиотеку Scikit-Learn, чтобы применять ее алгоритмы к реальным наборам данных и делать прогнозы. Для этого курса не требуется никакого предварительного опыта, и даже вам не понадобится Python для этого курса.

Этот курс является частью Специализации искусственного интеллекта для научных исследований, и в этом курсе вы сначалаузнаете о языке программирования Python и проверке гипотез, а также получите обзор научных -kit-learn и посмотрите, как с помощью этой библиотеки решаются задачи классификации.



Искусственный интеллект для научных исследований
Начните свою карьеру в науке о данных. Используйте искусственный интеллект для обнаружения и проверки гипотез. В ИИ для…coursera.pxf.io



После этого вы узнаете больше о гипотезе и увидите, как использовать другие библиотеки, такие как NumPy и pandas, для специалистов по данным.

Позже вы узнаете о линейной регрессии и математике, лежащей в основе машинного обучения. Наконец, примените алгоритмы классификации, чтобы предсказать наличие болезни сердца. Короче говоря, это один из лучших курсов Coursera для изучения Data Science и Scikit в 2023 году.

вот ссылка, чтобы присоединиться к этому курсу — Introduction to Data Science and scikit-learn in Python

Кстати, если вы считаете курсы Coursera полезными, поскольку они созданы известными компаниями и университетами по всему миру, я предлагаю вам присоединиться к Coursera Plus, плану подписки от Coursera, который дает вам неограниченный доступ к самым популярным курсам, специализациям, профессиональным сертификатам и управляемым проектам. Это стоит около 399 долларов в год, но оно полностью стоит ваших денег, поскольку вы получаете неограниченное количество сертификатов.



Курсера Плюс | Неограниченный доступ к более чем 7000 онлайн-курсов
Инвестируйте в свои профессиональные цели с Coursera Plus. Получите неограниченный доступ к более чем 90% курсов, проектов…coursera.pxf.io



4. Обучение с учителем с scikit-learn [Лучший курс Datacamp]

Scikit-Learn — это библиотека машинного обучения, которая может выполнять множество задач и содержит различные алгоритмы. Тем не менее, этот курс будет посвящен только обучению с учителем, типу машинного обучения, при котором вы используете размеченные данные для создания прогноза, и это один из наиболее часто используемых типов машинного обучения.

Вы начнете изучать проблемы классификации и решать их с помощью обучения с учителем. Вы также узнаете о регрессии, которая является лучшим подходом для обработки непрерывных данных и их применения к реальному набору данных.

Вы также увидите, как оценить свою модель, используя множество метрик, доступных в scikit-learn, и оптимизировать ее, а также многое другое.

вот ссылка, чтобы присоединиться к этому курсу — Обучение с учителем с помощью scikit-learn

Кстати, для доступа к этому курсу вам понадобится План Datacamp. У них есть разные планы, такие как стандартный, профессиональный и премиальный, который позволяет получить доступ ко всем проектам.

Обычно я рекомендую стандартный план, потому что он имеет правильную цену и дает вам доступ ко всему необходимому для развития ваших навыков работы с данными, включая более 350 курсов, 14 направлений развития карьеры, более 50 направлений развития навыков, неограниченную практику. вызовы и живой код. Годовой план стоит около 25 долларов в месяц, и оно того стоит.

4. Машинное обучение 101 с Scikit-learn и StatsModels

Этот масштабный курс по Udemy предназначен для новичков, которые даже не знают программирования на языке Python. Вы узнаете, как использовать его и некоторые из наиболее часто используемых библиотек, таких как Numpy и pandas, прежде чем приступить к изучению машинного обучения библиотеки Scikit-Learn.

Вы начинаете курс с изучения языка программирования python, например, вывода операторов на экран и сохранения нескольких значений в одной переменной и разных типов данных. Вы также увидите, как использовать некоторые библиотеки, такие как NumPy, pandas.

Позже вы поймете неконтролируемое обучение и многие другие концепции машинного обучения. Наконец, вы создадите модели машинного обучения, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, алгоритм k-средних, и примените их к реальным наборам данных.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому курсу — Машинное обучение 101 с помощью Scikit-learn и StatsModels

5. 100+ упражнений — Python — Data Science — scikit-learn

Этот курс также предназначен для новичков, которым нужен простой обзор Scikit-Learn и создание простых моделей машинного обучения, таких как регрессия. Это требует от вас только понимания языка программирования Python и желания освоить новые навыки.

Есть множество упражнений для решения и изучения Scikit, Learn Pandas и NumPy. Вы получите представление о Scikit-Learn и о том, как он работает в теории, а затем перейдете к созданию кода и применению алгоритмов машинного обучения к простым данным.

Вы узнаете о регрессионной модели, которая будет предсказывать значение Y и пытаться найти связь между двумя переменными. Затем вы узнаете о классификации, которая классифицирует наборы данных по разным классам в соответствии с некоторыми атрибутами и многим другим.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому курсу — 100+ упражнений — Python — Data Science — scikit-learn.

Это все о лучших онлайн-курсах Scikit-Learn в 2023 году для начинающих и опытных специалистов по данным и инженеров по машинному обучению. Мы видели лучшие курсы от Udemy, DataCamp и Coursera для изучения этой полезной библиотеки.

Scikit-Learn — это обязательная библиотека для изучения, если вы собираетесь изучать науку о данных или почти все, что связано с предсказаниями, такими как машинное обучение и инженерия глубокого обучения, и даже некоторые веб-разработчики используют эту библиотеку, чтобы позволить своим веб-приложениям выполнять некоторые задачи машинного обучения. .

Другие статьи Наука о данных и машинное обучение, которые могут вам понравиться

Спасибо, что прочитали эту статью. Если вам нравятся эти лучшие обучающие онлайн-курсы Scikit-Learn для начинающих, поделитесь ими со своими друзьями и коллегами. Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, пожалуйста, оставьте заметку.

П. S. — Если вы хотите изучить NumPy и ищете бесплатный онлайн-курс NumPy, вы также можете ознакомиться с этим курсом Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn [БЕСПЛАТНЫЙ] курс от 360 карьер на Udemy. Этот двухчасовой курс совершенно бесплатный и был создан одним из известных инструкторов на Udemy. Я настоятельно рекомендую вам присоединиться к этому курсу, и все, что вам нужно, это бесплатная учетная запись Udemy.



5 лучших бесплатных курсов Scikit-Learn для онлайн-обучения в 2023 году — лучшие из множества
Предположим, у вас есть некоторые знания языка Python и вы хотите сделать карьеру в области глубокого обучения или машина…www.java67.com





5 лучших бесплатных курсов по машинному обучению и глубокому обучению в 2023 году — лучшее из множества
Здравствуйте, ребята, если вы хотите изучать машинное обучение и глубокое обучение в 2023 году, ищите лучшие онлайн-курсы и…www.java67.com