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课程介绍 R和Python在同一课程中。你决定你会选哪一个！ R是作为一种统计语言而建立的，它更适合进行统计学习，R是一种受到许多学术界青睐的统计编程软件 因为R是作为一种统计语言构建的，所以它更适合进行统计学习。它代表了统计学家的思维方式，因此任何具有正式统计背景的人都可以轻松地使用R。另一方面，Python由于其生产使用的灵活性，特别是当数据分析任务需要与web应用程序集成时，是机器学习的更好选择。如果你报名参加这门课程，你将有机会同时学习这两门课程 您将从头开始学习R和Python 因为数据可能意味着无数的事情，所以为工作选择合适的可视化工具非常重要。 您对学习Tableau、D3JS、After Effects或Python感兴趣，这里有一个课程供您学习。 了解如何使用NumPy、Pandas、Seaborn、Matplotlib、机器学习等等！ 你会学到什么 python Udemy上的Python讲师专攻从软件开发到数据分析的所有领域，并以其对各级学生的有效、友好的指导而闻名。 Python的基础知识及其库Numpy 什么是人工智能、机器学习和深度学习 机器学习史 图灵机与图灵机测试 机器学习的逻辑，如机器学习模型和算法、数据采集、数据预处理、模型训练和测试等。 什么是人工神经网络（ANN） 神经网络解剖 张量运算 Udemy上的Python讲师专攻从软件开发到数据分析的所有领域，并以其对各级学生的有效、友好的指导而闻名。 机器学习不仅仅适用于预测性短信或智能手机语音识别。机器学习不断地应用于新的行业和新的问题。无论您是营销人员、视频游戏设计师还是程序员，我都会帮助您将机器学习应用到工作中。 神经网络的引擎 Keras Tensorflow 卷积神经网络 递归神经网络与LTSM 迁移学习 机器学习 深度学习 用Python进行机器学习 Python编程 深入学习Python 如果您有一些编程经验，Python可能是适合您的语言 学习Python的基础知识，以便有效地使用数据科学 数据操纵 了解如何处理大数据 了解如何操作数据 学习如何产生有意义的结果 学习Python的基础知识，以便有效地使用数据科学 Numpy阵列 系列和特点 结合数据帧、数据模糊不清以及如何处理丢失的数据 如何使用Matplotlib库并开始数据可视化之旅 还有，为什么要学习Python和Pandas库 使用Python学习数据科学 检查和管理数据结构 应对各种各样的数据科学挑战 选择列和筛选行 排列顺序并创建新变量 创建、子集、转换或更改向量或数据帧中的任何元素 转换和操作现有的真实数据 Matplotlib的逻辑 什么是Matplotlib 使用Matplotlib Pyplot–Pylab–Matplotlib Figure, Subplot, Multiplot, Axes, 图形定制 数据可视化 打印自定义 网格、Spines, Ticks Matplotlib中的基本绘图 Seaborn图书馆提供了这些主题 什么是海生的 控制图形美学 颜色面板组 Seaborn中的基本情节 Seaborn中的多重情节 回归图和鳞片 与这些主题相关的Geoplotlib 什么是Geoplotlib 平铺提供程序和自定义层 Duration: 23h 12m | Video: .MP4, 1280×720 30 fps | Audio: AAC, 44.1 kHz, 2ch | Size: 6.9 GB Genre: eLearning | Language: English Data Science A-Z, Python for Data Science, R for Data Science, Statistics for Data Science, Math for Deep Learning 
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