Python [Udemy] MrBriit - Ускоренный курс Python для науки о данных | 12+ проектов (2021)

[Алан-э-Дейл]

Автор: Udemy
Название: MrBriit - Ускоренный курс Python для науки о данных | 12+ проектов (2021)

Чему вы научитесь

• Имейте солидный опыт работы с Python для вашей карьеры.
• Учитесь у профессионалов, использующих Python в своей отрасли.
• Уметь использовать Python для науки о данных
• Научитесь использовать надежные библиотеки и фреймворки Python, такие как NumPy, Pandas, Scikit-Learn и т. Д.
• Уметь использовать Python для анализа данных
• Научитесь использовать надежные и современные библиотеки и платформы визуализации данных, такие как Seaborn, Matplotlib, Plotly, ggplot и т. Д.
• Уметь использовать Python для бизнес-анализа
• Изучите современные фреймворки веб-парсинга, такие как Selenium, Scrapy, Beautiful Soup, Request, веб-драйверы и т. Д.
• Изучите отраслевые способы отладки кода Python
• Создавайте ПРОЕКТЫ И ПОРТФОЛИО с помощью Python
• Станьте профессиональным программистом на Python!
• Узнайте, как создавать собственные программы на Python.
• Обладать навыками и пониманием Python, чтобы с уверенностью подавать заявки на работу по программированию на Python.
• Решайте вопросы на собеседовании по Python с практическим опытом.
• Изучите передовые концепции машинного обучения, такие как: линейная регрессия, логистическая регрессия, KNN, наивный байесовский метод, машина опорных векторов и т. Д.
• Изучить Flask
• Создание и развертывание моделей машинного обучения с помощью Flask

Требования

• Опыт программирования не требуется - я научу вас всему, что вам нужно знать с нуля
• Платное программное обеспечение не требуется - я научу вас использовать PyCharm, Sublime Text, Jupyter Notebooks, Flask и Google Colab.
• Ноутбук с Windows, Mac, ПК или Linux с доступом в Интернет.
• Я пошагово расскажу, как установить и настроить все программное обеспечение.
• Я расскажу вам, шаг за шагом, все концепции и способы использования программного обеспечения.
• Ваш энтузиазм учиться !!

Описание
Согласно отчету StackOverFow 2020 , Python является наиболее предпочтительным языком программирования для профессионалов отрасли. В отчете также подчеркивается, что работодатели предпочитают программистов на Python и готовы платить им больше, чем любым другим специалистам по языкам программирования.

The Harvard Business Review также маркирован Science данных и анализ данных качестве задания Sexiest 21 го века . Итак, представьте, если вы объедините их (например, Python + Data). По моему опыту работы в Microsoft в качестве специалиста по данным, я могу засвидетельствовать, как разработчики программного обеспечения, специалисты по обработке данных или аналитики данных, использующие Python, становятся более эффективными, чем другие, использующие другие языки программирования.

Python также отмечен как самый простой для изучения язык программирования .

Хотя у Python есть все атрибуты хорошего языка программирования, если вы не научитесь правильно его изучать, он может быть трудным и скучным, как и другие языки программирования.

В этом курсе вы изучите Python с нуля, прямо от того, что такое Python, до тех пор, пока не овладеете концепциями как профессиональный программист на Python.

Вы получите навыки Python отраслевого уровня, необходимые для анализа данных, анализа данных, бизнес-анализа, веб-разработки или машинного обучения.

Этот курс направлен на то, чтобы научить вас от уровня новичка до уровня профессионала Python. Я работал в нескольких компаниях, включая Microsoft, Deloitte и Synacor, где я использую Python для работы с данными, поэтому я знаю, что нужно, чтобы хорошо владеть Python, чтобы получить достойную работу.

Есть множество упражнений, заданий и проектов, которые помогут вам освоить программирование на Python.

Этот курс был разработан и структурирован следующим образом:

• Познакомьтесь с Python
• Знайте различные версии Python
• Настройте среду кодирования, чтобы начать кодирование
• Изучите Jupyter Notebook
• Изучите Анаконду
• Начните с программирования на Python
• Изучите различные операторы в Python
• Изучите различные элементы управления потоком в Python
• Узнайте, как обрабатывать и отлаживать ошибки в Python
• Изучите модули Python
• Изучите пакеты и библиотеки Python
• Узнать
  • NumPy,
  • Панды,
  • Сиборн,
  • Матплотлиб,
  • Сюжетно,
  • Scikit-Learn и т. Д.
• Изучите современные фреймворки веб-парсинга, такие как
  • Селен,
  • Scrapy,
  • Красивый суп,
  • Запрос,
  • Веб-драйверы и т. Д.
• Создавайте потрясающие проекты Python
• Узнайте больше о продвинутых концепциях машинного обучения, таких как
  • Линейная регрессия,
  • Логистическая регрессия,
  • КНН,
  • Наивный Байес,
  • Машина опорных векторов и т. Д.
• Создавайте отличные проекты машинного обучения
• Изучить Flask
• Создайте Flask API для развертывания моделей машинного обучения вживую !!

Не стесняйтесь проверить программу курса, чтобы убедиться в этом самостоятельно.

К концу этого курса вы будете очень уверены в программировании на Python, как профессионалы.

Для кого этот курс:

• Новички, которые никогда раньше не программировали.
• Люди, заинтересованные в изучении Python для науки о данных, анализа данных, бизнес-анализа, машинного обучения, искусственного интеллекта, веб-разработки и т. Д.
• Программисты переключают языки на Python.
• Если вы хотите научиться программировать на Python с нуля, создавая забавные и полезные проекты, то этот курс для вас !.
• Программисты Python среднего уровня, которые хотят повысить свои навыки!

Подробнее:

Скачать:

 

[crysan]

Модератор!
Вы сперва загрузите курс на диск, а потом выкладывайте.
Сейчас много путых папок и не понятно, залился уже курс или нет ((
Спасибо!

 

[23av]

спасибо. нет 10, 12, 20, 22, 25, 31, 40, 45-49, 52, 57

 

[Sergey_K]

Ждем весь курс!

 

[zemneks]

в описании к курсу улыбнуло: Панды, Сиборн, Матплотлиб, Сюжетно, Наивный Байес и конечно же Красивый суп ))

 

[kalian]

Часть папок все еще пустые (

 

[kalian]

Где можно взять недостающие части?

 

[Jonik]

Спасибо!

 

[slaventiuz]

спасибо. нет 10, 12, 20, 22, 25, 31, 40, 45-49, 52, 57

Все так же не добавили файлы, курс не полный