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Optimice sus habilidades de ciencia de datos con este paquete integral

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Puede ser un científico de datos exitoso o simplemente un principiante que ama la ciencia de datos. Cualquiera que sea la categoría en la que pertenezca, siempre hay espacio para optimizar y mejorar sus habilidades.

El paquete de certificación de aprendizaje profundo y análisis de datos ofrece 30 horas de contenido sobre análisis de datos, visualización, estadísticas, aprendizaje profundo y más. Mejor aún, las clases las imparte la instructora y científica de datos más vendida, Minerva Singh.

La primera clase es sobre Google Data Studio (GDS), un panel de control y una herramienta de informes gratuitos que le permite crear informes dinámicos y paneles de visualización. En la segunda clase, dominará H2O en R, una herramienta beneficiosa que las empresas utilizan para examinar la gran cantidad de información a su disposición.

En el tercer curso, aprenderá el análisis de regresión, uno de los aspectos centrales del análisis estadístico y basado en el aprendizaje automático. El cuarto curso es una formación completa de redes neuronales y aprendizaje profundo con PyTorch en Python.

El quinto curso proporciona una guía completa para el procesamiento de imágenes práctico y tareas de visión por computadora usando Python. El sexto es un campo de entrenamiento completo de Python Keras Neural Network & Deep Learning de 3 horas.

Finalmente, en el séptimo curso, se sumerge en la ciencia de datos de R usando datos reales mientras domina el análisis de series de tiempo usando R en el octavo. Obtenga todos estos cursos esenciales en un solo paquete ahora por$39.99 -- encima97de su precio habitual.

Los precios están sujetos a cambios.

Este es un artículo promocional sobre uno de los socios de Interesting Engineering. Al comprar con nosotros, no solo obtiene los materiales que necesita, sino que también respalda nuestro sitio web.


Ver el vídeo: VI Encuentro Anual Ingeniería 2030 Ingeniería para un mundo de nuevos desafíos (Julio 2022).


Comentarios:

  1. Walcott

    No esperaba esto

  2. Berlyn

    Disculpen que interfiera... Para mí esta situación es familiar. Vamos a discutir.

  3. Kagabei

    Talento

  4. Yozshugami

    Tu opinión es tu opinión

  5. Rayhourne

    Pido disculpas, pero, en mi opinión, no tienes razón. Estoy seguro. Puedo defender la posición. Escríbeme en PM, nos comunicaremos.

  6. Niyol

    Creo que estás equivocado. Discutamos.



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