Daftar pustaka Python Python: The Basics

Apakah Anda siap untuk transisi ke bidang tinggi-demand dari Mesin Learning Engineering tetapi membutuhkan jalan yang terstruktur untuk memperoleh keterampilan teknis inti? Kursus ini menyediakan pengetahuan dasar yang diperlukan untuk memahami siklus hidup ML dari persiapan data untuk deployment model. Pada akhir program ini, Anda akan memiliki keahlian yang kuat dalam prinsip-prinsip matematika dan teknik pemrograman yang diperlukan untuk menerapkan berbagai algoritma ML. Anda akan dapat memilih model yang sesuai, mengevaluasi kinerjanya dengan akurat, dan menyusun proyek Anda secara profesional untuk sebuah portofolio karir. Apa yang akan kau pelajari: * Mengerti konsep matematika yang penting (aljabar linear, kalkulus, statistik) yang mendasari algoritma machine learning. * Menguasai pemrograman Python untuk manipulasi dan analisis data menggunakan perpustakaan seperti Pandas dan NumPy. * Terapkan teknik pembelajaran mesin klasik menggunakan Scikit-learn untuk tugas klasifikasi dan regresi. * Membuat dan melatih jaringan saraf menggunakan kerangka kerja pembelajaran mendalam modern seperti TensorFlow dan PyTorch. * Praktik evaluasi model sistematis, tuning hyperparameter, dan eksperimen tracking. * Konfigurasi dasar MLOps pipa dengan menerapkan model versi dan strategi deploymen sederhana. Isinya dimulai dengan pemrograman inti dan prasyarat matematika sebelum beralih ke implementasi praktis model pembelajaran klasik dan dalam. Bagian terakhir memandu Anda melalui struktur proyek ML yang kompleks dan mempersiapkan pekerjaan Anda untuk tinjauan. Kursus ini dirancang khusus untuk pemula tanpa pengalaman sebelumnya dalam machine learning atau ilmu data yang ingin menjadi ML Engineers yang siap bekerja. Mulai membangun keahlian Anda dan meluncurkan karier Anda dalam machine learning hari ini.