| Editor | Analytics Vidhya Educon Private Limited |
|---|---|
| Fecha de lanzamiento | 17 ene 2020 |
| Fecha Agregada | 17 ene 2020 |
| Requisitos del sistema operativo | iOS |
| Requisitos | Requires iOS 9.0 or later. Compatible with iPhone, iPad, and iPod touch. |
| Descargas totales | 0 |
| Precio | Free |
Descripción
Analytics Vidhya es la comunidad de ciencia de datos más grande de India y la segunda más grande del mundo.
Nuestro objetivo es ayudarlo a aprender conceptos de ciencia de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, big data e inteligencia artificial (IA) de la manera más interactiva, desde lo básico hasta niveles muy avanzados.
La aplicación Analytics Vidhya proporciona recursos de aprendizaje de alta calidad para profesionales de la ciencia de datos, ingenieros de datos y estudiantes que desean estudiar algoritmos de ciencia de datos y aprendizaje automático, junto con códigos.
Algunas de las publicaciones populares en la aplicación
Una ruta de aprendizaje integral para el aprendizaje profundo en 2019
El camino de aprendizaje definitivo para convertirse en científico de datos y dominar el aprendizaje automático en 2019
Un tutorial completo para aprender ciencia de datos con Python desde cero
Aspectos básicos de los algoritmos de aprendizaje automático (con códigos Python y R)
Introducción a la implementación de redes neuronales con TensorFlow
Una guía completa para comenzar con el aprendizaje profundo en Python
Consejos y trucos para las entrevistas de ciencia de datos de Ace
¡7 tipos de técnicas de regresión que debes conocer!
Un tutorial completo sobre la regresión de Ridge y Lasso en Python
Tutorial de aprendizaje profundo para calcular el tiempo de pantalla de los actores en cualquier video (con códigos de Python)
Introducción completa a Apache Spark, RDD y marcos de datos (usando PySpark)
Una introducción simple al reconocimiento facial (con códigos de Python)
30 preguntas para evaluar su comprensión de la regresión logística
Un tutorial completo sobre el modelado basado en árboles desde cero en R y Python
El plan de aprendizaje de Data Science más completo
6 sencillos pasos para aprender el algoritmo Naive Bayes (con códigos en Python y R)
Las 28 mejores hojas de trucos para aprendizaje automático, ciencia de datos, probabilidad, SQL y Big Data
Resolución de problemas de clasificación multietiqueta (estudios de casos incluidos)
Comprender el algoritmo de la máquina de vectores de soporte a partir de ejemplos (junto con el código)
Desmitificación de la arquitectura de las redes neuronales convolucionales (CNN)
Guía completa para el ajuste de parámetros en XGBoost (con códigos en Python)
Practicar técnicas de aprendizaje automático en R con el paquete MLR
Héroes del aprendizaje profundo: las principales conclusiones para los aspirantes a científicos de datos de la serie de entrevistas de Andrew Ngs
Algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo:
Regresiones lineales y logísticas
IngenuoBayes
Redes neuronales
Árboles de decisión
Redes neuronales convolucionales
Memoria a corto plazo a largo plazo Redes neuronales recurrentes
SVM (Máquinas de vectores de soporte)
Máquinas Boltzmann restringidas
Máquinas Boltzmann restringidas
Aprender bibliotecas y herramientas:
pandas
matplotlib
Scikit-aprender
TensorFlow
Café
PyTorch
XGBoost
eras
PySpark
Principales categorías y temas
Ciencia de los datos
grandes datos
Análisis de negocio
Aprendizaje profundo
Aprendizaje automático
PNL (procesamiento del lenguaje natural)
Aprendizaje reforzado
Red neuronal (tradicional y convolucional)
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje sin supervisión
Modelado en Python y R
Análisis de series temporales
Ingeniería de datos
Contamos con más de 200.000 usuarios registrados en nuestro blog y newsletter y más de 2,4 millones de visitas mensuales en nuestro portal. Las personas participan en Analytics Vidhya para aprender de líderes intelectuales y expertos de la industria, participar en hackathons de contratación, creación de marca y resolución de problemas/contratación colectiva en nuestra plataforma Global DataHack (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) en áreas como como inteligencia artificial, aprendizaje automático, ingeniería de datos, minería de datos y análisis avanzado, y también participe en debates para compartir ideas y resolver problemas comerciales relacionados con los datos para las organizaciones. Durante los últimos 2 años, hemos participado en más de 60 hackathons con algunas de las empresas globales líderes en el mundo y en la India. También tenemos una plataforma dedicada para cursos (https://trainings.analyticsvidhya.com/) creada por los mejores en ciencia de datos donde puede inscribirse en cursos y mejorar su conjunto de habilidades.
Privacidad: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/
Términos: https://www.analyticsvidhya.com/terms/