Pelajari Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin menggunakan Python. Aplikasi Praktis Ilmu Data dan Proyek Pembelajaran Mesin Di Dunia Nyata
Apa yang akan Anda pelajari
- Ilmu Data menggunakan Python
- Aplikasi Ilmu Data
- Pustaka python seperti NumPy, Pandas, Matplotlib, Pyplot Data Science
- Menganalisis data dunia nyata menggunakan Python untuk Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin
- Keahlian dasar Python
- Pembelajaran Matematika Mesin dan Statistik secara rinci
- Aplikasi Pembelajaran Mesin
Persyaratan
- Semangat Belajar!
- Koneksi Internet
Deskripsi
Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin
28% Permintaan Meningkat pada tahun 2020 || 4.524 Jumlah Lowongan Pekerjaan || $ 120.931 Gaji Rata-Rata Dasar || # 1 Pekerjaan Terbaik di Amerika 2016, 2017, 2018
YA, Ilmu Data adalah pilihan karier yang bagus .
Biro Statistik Tenaga Kerja AS melaporkan bahwa peningkatan kebutuhan sains data akan menciptakan 11,5 juta lowongan pekerjaan pada tahun 2026. Menurut IBM, permintaan untuk Ilmuwan Data akan meningkat hingga 28% pada tahun 2020
Apa itu Ilmu Data?
Penggunaan istilah Ilmu Data semakin umum , tetapi apa artinya sebenarnya? Keterampilan apa yang Anda butuhkan untuk menjadi Ilmuwan Data? Apa perbedaan antara BI dan Ilmu Data? Bagaimana keputusan dan prediksi dibuat dalam Ilmu Data? Ini adalah beberapa pertanyaan yang akan dijawab lebih lanjut.
Pertama, mari kita lihat apa itu Ilmu Data. Ilmu Data adalah perpaduan berbagai alat, algoritma, dan prinsip pembelajaran mesin dengan tujuan untuk menemukan pola tersembunyi dari data mentah. Bagaimana hal ini berbeda dari apa yang dilakukan para ahli statistik selama bertahun-tahun?
Jawabannya terletak pada perbedaan antara menjelaskan dan memprediksi.
Ilmuwan data adalah ahli data analitik yang memiliki keterampilan teknis untuk memecahkan masalah yang kompleks – dan rasa ingin tahu untuk mengeksplorasi masalah apa yang perlu dipecahkan.
Ilmu data adalah perpaduan multidisiplin dari inferensi data, pengembangan algoritma, dan teknologi untuk memecahkan masalah yang kompleks secara analitis.
Ilmu data terus berkembang sebagai salah satu jalur karier yang paling menjanjikan dan diminati bagi para profesional yang terampil. Saat ini, para profesional data yang sukses memahami bahwa mereka harus melampaui keterampilan tradisional dalam menganalisis sejumlah besar data, data mining, dan keterampilan pemrograman. Untuk mengungkap intelijen yang berguna untuk organisasi mereka.
Ilmuwan data yang efektif dapat mengidentifikasi pertanyaan yang relevan, mengumpulkan data dari banyak sumber data yang berbeda, mengatur informasi, menerjemahkan hasil menjadi solusi, dan mengomunikasikan temuan mereka dengan cara yang secara positif mempengaruhi keputusan bisnis. Keterampilan ini diperlukan di hampir semua industri, menyebabkan ilmuwan data yang terampil semakin berharga bagi perusahaan.
Glassdoor menempatkan ilmuwan data sebagai Pekerjaan Terbaik Nomor 1 di Amerika pada tahun 2018 untuk tahun ketiga berturut-turut. Seiring meningkatnya jumlah data yang semakin mudah diakses, perusahaan teknologi besar tidak lagi menjadi satu-satunya yang membutuhkan ilmuwan data. Permintaan yang meningkat untuk para profesional ilmu data lintas industri, besar dan kecil, ditantang oleh kekurangan kandidat yang memenuhi syarat yang tersedia untuk mengisi posisi terbuka.
Kebutuhan akan data ilmuwan tidak menunjukkan tanda-tanda melambat di tahun-tahun mendatang. LinkedIn mendaftarkan ilmuwan data sebagai salah satu pekerjaan paling menjanjikan pada tahun 2017 dan 2018, bersama dengan beberapa keterampilan terkait data-sains sebagai yang paling diminati oleh perusahaan.
Tidak seperti beberapa bahasa pemrograman lain, dalam Python, umumnya ada cara terbaik untuk melakukan sesuatu. Tiga pustaka Python terbaik dan paling penting untuk ilmu data adalah NumPy, Pandas, dan Matplotlib.
NumPy dan Panda sangat bagus untuk mengeksplorasi dan bermain dengan data. Matplotlib adalah pustaka visualisasi data yang membuat grafik seperti yang Anda temukan di Excel atau Google Sheets.
Mengapa belajar Python?
Python adalah bahasa berorientasi objek yang sangat mirip dengan bahasa Inggris yang menjadikannya bahasa yang bagus untuk dipelajari bagi pemula maupun profesional berpengalaman.
Contoh situs yang menggunakan Python adalah Instagram, YouTube, Reddit, NASA, IBM, Nokia, dll.
Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan di bidang AI dari Artificial Intelligence berkat kesederhanaannya. Dapat dengan mulus digunakan dengan struktur data dan algoritma AI lainnya yang sering digunakan.
Keuntungan dari Python
- Aplikasi desktop berbasis GUI
- Aplikasi pemrosesan gambar dan desain grafis
- Aplikasi ilmiah dan komputasi
- permainan
- Kerangka kerja web dan aplikasi web
- Aplikasi perusahaan dan bisnis
- Sistem operasi
- Perkembangan bahasa
- Prototyping
- Setiap kali Anda menghadapi masalah dan mencari tahu bagaimana melakukannya, akan ada beberapa cara yang terdokumentasi dengan baik.
- Anda bisa menjadi produktif dengan Python cukup cepat bahkan sebagai pemula, namun itu akan melayani Anda di industri seperti juara juga!
1) Python dapat digunakan untuk mengembangkan prototipe, dan cepat karena sangat mudah digunakan dan dibaca.
2) Sebagian besar otomatisasi, penambangan data, dan platform data besar bergantung pada Python. Ini karena itu adalah bahasa yang ideal untuk digunakan untuk tugas-tugas tujuan umum.
3) Python memungkinkan lingkungan pengkodean yang lebih produktif daripada bahasa besar seperti C # dan Java. Coders berpengalaman cenderung tetap lebih terorganisir dan produktif saat bekerja dengan Python.
4) Python mudah dibaca, bahkan jika Anda bukan programmer yang terampil. Siapa pun dapat mulai bekerja dengan bahasa tersebut, yang diperlukan hanyalah sedikit kesabaran dan banyak latihan. Plus, ini menjadikannya kandidat yang ideal untuk digunakan di antara multi-programmer dan tim pengembangan besar.
5) Python mendukung Django, kerangka aplikasi web sumber lengkap dan terbuka. Kerangka kerja – seperti Ruby on Rails – dapat digunakan untuk menyederhanakan proses pengembangan.
Apakah Anda ingin menjadi Ilmuwan Data? Apakah Anda bersedia belajar Pembelajaran Mesin? Ya, Anda berada di tempat yang tepat !!
Gaji rata-rata untuk Machine Learning Engineer adalah $ 138.920 per tahun di Amerika Serikat oleh Memang.
Pembelajaran mesin adalah bidang ilmu komputer yang menggunakan teknik statistik untuk memberikan sistem komputer kemampuan untuk “belajar” (misalnya, semakin meningkatkan kinerja pada tugas tertentu) dengan data, tanpa diprogram secara eksplisit ~ oleh Wikipedia.
Pembelajaran mesin dapat dengan mudah mengonsumsi data dalam jumlah tak terbatas dengan analisis dan penilaian tepat waktu. Metode ini membantu meninjau dan menyesuaikan pesan Anda berdasarkan interaksi dan perilaku pelanggan baru-baru ini. Setelah model ditempa dari berbagai sumber data, ia memiliki kemampuan untuk menentukan variabel yang relevan. Ini mencegah integrasi yang rumit, sementara hanya berfokus pada umpan data yang tepat dan ringkas.
Algoritma pembelajaran mesin cenderung beroperasi pada level yang dipercepat. Faktanya, kecepatan pembelajaran mesin menghabiskan data memungkinkannya memanfaatkan tren yang berkembang dan menghasilkan data dan prediksi waktu nyata
1. Analisis Churn – sangat penting untuk mendeteksi pelanggan mana yang akan segera meninggalkan merek atau bisnis Anda. Anda tidak hanya harus mengenal mereka secara mendalam – tetapi Anda harus memiliki jawaban untuk pertanyaan seperti “Siapa mereka? Bagaimana perilakunya? Mengapa Mereka Meninggalkan dan Apa yang bisa saya lakukan untuk menjaga mereka bersama kami?”
2. Pelanggan memimpin dan konversi – Anda harus memahami potensi kehilangan atau keuntungan dari setiap dan semua pelanggan. Faktanya, arahkan kembali prioritas Anda dan distribusikan upaya dan sumber daya bisnis untuk mencegah kerugian dan menguatkan kembali keuntungan. Cara terbaik untuk melakukan ini adalah dengan mengulangi nilai pelanggan dalam korespondensi langsung atau melalui kampanye berbasis web dan email.
3. Pembelotan pelanggan – pastikan ada rencana penyimpanan yang dipersonalisasi untuk mengurangi atau menghindari migrasi pelanggan. Ini membantu meningkatkan waktu reaksi, bersama dengan mengantisipasi segala cacat yang tidak terkait.
Banyak rumah sakit menggunakan teknik analisis data ini untuk memprediksi tingkat penerimaan. Dokter juga dapat memprediksi berapa lama pasien dengan penyakit fatal dapat hidup.
Agen asuransi di seluruh dunia juga dapat melakukan hal berikut:
- Memprediksi jenis asuransi dan rencana pertanggungan yang akan dibeli oleh pelanggan baru.
- Memprediksi pembaruan kebijakan yang ada, perubahan cakupan dan bentuk asuransi (seperti kesehatan, jiwa, properti, banjir) yang kemungkinan besar akan dominan.
- Memprediksi volume klaim asuransi penipuan sambil membuat solusi baru berdasarkan kecerdasan aktual dan buatan.
Pembelajaran mesin proaktif dan dirancang khusus untuk industri “aksi dan reaksi”. Bahkan, sistem dapat dengan cepat bertindak berdasarkan hasil pembelajaran mesin – membuat pesan pemasaran Anda lebih efektif.
Jadi dalam kursus ini Pembelajaran Mesin, Ilmu Data dan Jaringan Saraf + AI kita akan menemukan topik:
- pengantar
- Pembelajaran terawasi
- Teori Keputusan Bayesian
- Metode parametrik
- Metode Multivariat
- Pengurangan Dimensi
- Clustering
- Metode Nonparametrik
- Pohon Keputusan
- Tes McNemar
- Pengujian Hipotesis
- Bootstrap
- Belajar Perbedaan Temporal
- Pembelajaran Penguatan
- Generalisasi yang Ditumpuk
- Menggabungkan Banyak Pelajar
- d-Pemisahan
- Grafik Tidak Terarah: Markov Random Fields
- Model Markov Tersembunyi
- Regresi
- Mesin Kernel
- Pembelajaran Kernel Berganda
- Fungsi Dasar Normalisasi
- Perceptron
- dan banyak lagi!!
Untuk siapa kursus ini:
- Orang-orang yang memulai karir mereka di Ilmu Data
- Siapa yang mau belajar Ilmu Data dengan Python
- Siapa yang ingin melompat memulai karir mereka di Pembelajaran Mesin
- Yang ingin belajar Python
