Analytics Vidhya - Machine Learning & Data Science
Veri Bilimi, Derin Öğrenme, AI, ML, NLP, Python Ücretsiz Kurslar ve Bloglar
Uygulama Bilgisi
Advertisement
Uygulama Tanımı
Android Uygulama Analizi Ve İncelemesi: Analytics Vidhya - Machine Learning & Data Science, Analytics Vidhya Tarafından Geliştirildi. Eğitim Kategorisinde Listelenmiştir. Mevcut Sürüm 1.0.16'dur, 12/09/2021 'De Güncellenir. Google Play: Analytics Vidhya - Machine Learning & Data Science'daki Kullanıcılara Göre: Analytics Vidhya - Machine Learning & Data Science. 131 Bin'Den Fazla Kurulum Elde Edildi. Analytics Vidhya - Machine Learning & Data Science Şu Anda 773 Incelemesi, Ortalama Derecelendirme 4.3 Yıldız Var
Analytics Vidhya uygulaması, veri bilimcileri, veri mühendisleri ve veri bilimi ve makine öğrenme algoritmalarını incelemek isteyen öğrenciler için kodlarla birlikte yüksek kaliteli öğrenme kaynakları sağlar. Tercihlerinize göre kişiselleştirilmiş öğrenme makaleleri ve kurslar alın1
1 uygulamasındaki ücretsiz kurslar. Business Analytics'e Giriş
2. Python'a Giriş
3. NLP'ye Giriş
4. AI ve ML'ye Giriş
5. Veri Analizi için Pandalar
6. Karar ağaçlarına başlamak
7. Konvolüsyon sinir ağları
8. Destek vektör makineleri
9. Regresyon analizinin temelleri
10. Veri Bilimi Profesyonelleri için Doğrusal Programlama
11. Derin Öğrenme için Pytorch'a Giriş
12. Sıfırdan Naivebayes
13. Topluluk Öğrenme Teknikleri
14. Python'da Knn ve R
15. Makine öğreniminde boyutsallık azalması
16. Scikit-Learn
17 ile başlamak. Veri Bilimi ve Analytics için Hipotez Testi
1 uygulamasındaki ücretsiz proje kursları ile ellerinizi kirletin. Twitter Duygu Analizi
2. R
3 kullanarak BigMart Satış Tahmini. Kredi Tahmin Uygulaması Sorunu
1 uygulamasındaki popüler makalelerden öğrenin. Makine öğrenimi algoritmalarının temelleri
2. Python
3 kullanarak veri bilimini öğrenmek için eksiksiz bir öğretici. Regresyon türleri
4. Naivebayes algoritması
5. SVM'yi anlamak
6. Ağaç Tabanlı Modelleme Üzerine Komple Eğitim
7. R
8'de Time Serisi Modellemesinde Komple Eğitim. KNN'ye Giriş
9. Veri Keşif için Kapsamlı Bir Kılavuz
Ayrıca, uygulamada her gün yeni makaleler alın ve veri bilimi uygulaması ve endüstri ile güncellenecek bildirimlerde
analitik vidhya Hindistan'ın en büyük ve dünyasıdır. 2. en büyük veri bilimi topluluğu.
Amacımız, veri bilimi, makine öğrenimi, derin öğrenme, büyük veriler, NLP, bilgisayar görme ve yapay zeka (AI) kavramlarını temellerden çok ileri seviyelere kadar en etkileşimli bir şekilde öğrenmenize yardımcı olmaktır. #}
Portalımızda bir milyondan fazla kayıtlı kullanıcı ve aylık 5 milyondan fazla ziyaretimiz var. İnsanlar düşünce liderlerinden ve endüstri uzmanlarından öğrenmek için analitik vidhya ile ilgileniyor, küresel dataahack platformumuzda işe alım, marka ve problem çözme/kalabalık tedarik hackatonlarına katılıyor ( Yapay zeka, makine öğrenimi, veri mühendisliği, veri madenciliği ve gelişmiş analitik olarak ve aynı zamanda fikir paylaşmak ve kuruluşlar için verilerle ilgili iş sorunlarını çözmek için tartışmalara katılın. AI ve ML Blackbelt (Kendi Kendine Hızlı Program) ve Bootcamp (Veri Biliminde İş Garantisi ile Fresheres Programı) gibi programlara kaydolabileceğiniz kurslar için (https://courses.analyticsvidhya.com/) bir platformumuz var (https://courses.analyticsvidhya.com/) Kurslara kaydolabileceğiniz ve beceri setinizi keskinleştirebileceğiniz veri bilimi ve yapay zekada.
Kullanıcılarımızın gizliliğini çok ciddiye alıyoruz,
Gizlilik: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/ {#terterms: https: // www.analyticsvidhya.com/terms/
Şu Anda 1.0.16 Sürümünü Sunuyoruz. Bu En Son, En Optimize Edilmiş Versiyonumuz. Birçok Farklı Cihaz Için Uygundur. Ücretsiz Indir, Google Play Store'dan Veya Barındırdığımız Diğer Sürümlerden Doğrudan Apk. Ayrıca, Kayıt Olmadan Indirebilirsiniz Ve Giriş Gerekmez.
Samsung, Xiaomi, Huawei, Oppo, Vivo, Motorola, LG, Google, OnePlus, Sony, Tablet ... Için Çok Fazla Seçenekle 2000+'dan Daha Fazlası Mevcut Cihazlarımız Var, Cihazınıza Uyan Oyunları Veya Yazılımları Seçmeniz Kolaydır.
Google App Store'daki Cihazınızın Yanından Herhangi Bir Ülke Kısıtlaması Veya Herhangi Bir Kısıtlama Varsa Kullanışlı Olabilir.
