Analytics Vidhya - Machine Learning & Data Science
Analytics Vidhya é a maior e a segunda maior comunidade de dados científicos da Índia.
Nosso objetivo é ajudá-lo a aprender conceitos de ciência de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, big data e inteligência artificial (IA) da maneira mais interativa desde o básico até níveis muito avançados.
O aplicativo Analytics Vidhya fornece recursos de aprendizado de alta qualidade para profissionais de ciência de dados, engenheiros de dados e estudantes que desejam estudar algoritmos de ciência de dados e aprendizado de máquina, além de códigos.
Algumas das postagens populares no aplicativo
• Um caminho de aprendizado abrangente para aprendizado aprofundado em 2019
• O melhor caminho de aprendizado para se tornar um cientista de dados e aprender a máquina-master em 2019
• Um tutorial completo para aprender dados científicos com o Python a partir do zero
• Fundamentos dos Algoritmos de Aprendizado de Máquina (com códigos Python e R)
• Uma introdução à implementação de redes neurais usando o TensorFlow
• Um Guia Completo de Introdução ao Aprendizado Profundo em Python
• Dicas e Truques para Entrevistas em Ciências Ace Data
• 7 tipos de técnicas de regressão que você deve saber!
• Um tutorial completo sobre a regressão de cordões e lasso em Python
• Tutorial de Aprendizado Profundo para Calcular o Tempo de Tela dos Atores em qualquer Vídeo (com códigos Python)
• Introdução abrangente ao Apache Spark, RDDs e Dataframes (usando o PySpark)
• Uma introdução simples ao reconhecimento facial (com códigos Python)
• 30 perguntas para testar sua compreensão da Regressão Logística
• Um tutorial completo sobre modelagem baseada em árvore a partir do zero no R & Python
• O plano de aprendizagem mais abrangente da Ciência de Dados
• 6 passos fáceis para aprender o algoritmo Naive Bayes (com códigos em Python e R)
• Top 28 Cheat Sheets para Machine Learning, Data Science, Probabilidade, SQL e Big Data
• Resolução de problemas de classificação multi-label (estudos de caso incluídos)
• Entendendo o algoritmo da Máquina de vetores de suporte a partir de exemplos (junto com o código)
• Arquitetura de Redes Neurais de Convolução (CNNs) desmistificadas
• Guia Completo para Ajuste de Parâmetros no XGBoost (com códigos em Python)
• Praticar técnicas de aprendizado de máquina em R com o pacote MLR
• Heróis da Aprendizagem Profunda: Principais Lideranças para os Dados de Aspiração Cientistas da Série de Entrevistas de Andrew Ng
Algoritmos de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo:
• Regressões Lineares e Logísticas
• Baías ingénuas
• Redes neurais
• Árvores de decisão
• Redes Neurais Convolucionais
• Memória de Longo Prazo - Redes Neurais Recorrentes
• SVM (Support Vector Machines)
• Máquinas de Boltzmann restritas
• Máquinas de Boltzmann restritas
Aprenda bibliotecas e ferramentas:
• Pandas
• Matplotlib
• Scikit-learn
• TensorFlow
• Caffe
• PyTorch
• XGBoost
• eras
• PySpark
Principais categorias e tópicos
Ciência de dados
Big Data
Analista de negócios
Aprendizagem Profunda
Aprendizado de máquina
PNL (Processamento de Linguagem Natural)
Aprendizagem por Reforço
Rede Neural (Tradicional e Convolucional)
Aprendizagem Supervisionada
Aprendizagem não supervisionada
Modelagem em Python e R
Análise de Séries Temporais
Engenharia de Dados
Temos mais de 200.000 usuários registrados em nosso blog e newsletter e mais de 2,4 milhões de visitas mensais em nosso portal. As pessoas se engajam no Analytics Vidhya para aprender com líderes de pensamento e especialistas do setor, participar de contratações, branding e hackathons de crowdsourcing em nossa Plataforma Global DataHack (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) em áreas como como Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Engenharia de Dados, Mineração de Dados e Análises Avançadas, além de participar de discussões para compartilhar idéias e resolver problemas de negócios relacionados a dados para organizações. Nos últimos dois anos, nos engajamos em mais de 60 hackatonas com algumas das principais empresas globais do mundo e da Índia. Também temos uma plataforma dedicada a cursos (https://trainings.analyticsvidhya.com/) criada pelo melhor em ciência de dados, onde você pode se inscrever em cursos e aperfeiçoar suas habilidades.
Privacidade: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/
Termos: https://www.analyticsvidhya.com/terms/
Nosso objetivo é ajudá-lo a aprender conceitos de ciência de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, big data e inteligência artificial (IA) da maneira mais interativa desde o básico até níveis muito avançados.
O aplicativo Analytics Vidhya fornece recursos de aprendizado de alta qualidade para profissionais de ciência de dados, engenheiros de dados e estudantes que desejam estudar algoritmos de ciência de dados e aprendizado de máquina, além de códigos.
Algumas das postagens populares no aplicativo
• Um caminho de aprendizado abrangente para aprendizado aprofundado em 2019
• O melhor caminho de aprendizado para se tornar um cientista de dados e aprender a máquina-master em 2019
• Um tutorial completo para aprender dados científicos com o Python a partir do zero
• Fundamentos dos Algoritmos de Aprendizado de Máquina (com códigos Python e R)
• Uma introdução à implementação de redes neurais usando o TensorFlow
• Um Guia Completo de Introdução ao Aprendizado Profundo em Python
• Dicas e Truques para Entrevistas em Ciências Ace Data
• 7 tipos de técnicas de regressão que você deve saber!
• Um tutorial completo sobre a regressão de cordões e lasso em Python
• Tutorial de Aprendizado Profundo para Calcular o Tempo de Tela dos Atores em qualquer Vídeo (com códigos Python)
• Introdução abrangente ao Apache Spark, RDDs e Dataframes (usando o PySpark)
• Uma introdução simples ao reconhecimento facial (com códigos Python)
• 30 perguntas para testar sua compreensão da Regressão Logística
• Um tutorial completo sobre modelagem baseada em árvore a partir do zero no R & Python
• O plano de aprendizagem mais abrangente da Ciência de Dados
• 6 passos fáceis para aprender o algoritmo Naive Bayes (com códigos em Python e R)
• Top 28 Cheat Sheets para Machine Learning, Data Science, Probabilidade, SQL e Big Data
• Resolução de problemas de classificação multi-label (estudos de caso incluídos)
• Entendendo o algoritmo da Máquina de vetores de suporte a partir de exemplos (junto com o código)
• Arquitetura de Redes Neurais de Convolução (CNNs) desmistificadas
• Guia Completo para Ajuste de Parâmetros no XGBoost (com códigos em Python)
• Praticar técnicas de aprendizado de máquina em R com o pacote MLR
• Heróis da Aprendizagem Profunda: Principais Lideranças para os Dados de Aspiração Cientistas da Série de Entrevistas de Andrew Ng
Algoritmos de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo:
• Regressões Lineares e Logísticas
• Baías ingénuas
• Redes neurais
• Árvores de decisão
• Redes Neurais Convolucionais
• Memória de Longo Prazo - Redes Neurais Recorrentes
• SVM (Support Vector Machines)
• Máquinas de Boltzmann restritas
• Máquinas de Boltzmann restritas
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• XGBoost
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Aprendizagem Supervisionada
Aprendizagem não supervisionada
Modelagem em Python e R
Análise de Séries Temporais
Engenharia de Dados
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Categoria : Educação
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