随风渐入醉 评论了课程: Data Mining Specialization

2018-02-28 07:58

全是英？

Deep Learning Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

开始时间: 06/21/2022 持续时间: Approximately 5 months to complete Suggested pace of 9 hours/week

主页: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

简介: Andrew Ng老师的深度学习专项系列课程(Deep Learning Specialization) ，入门深度学习首选课程。这个系列包含5门子课程，涵盖神经网络与深度学习，调参优化，机器学习项目架构，卷积神经网络和递归神经网络，感兴趣的同学可以关注：Deep Learning Specialization-Master Deep Learning, and Break into AI

Data Mining Specialization (Coursera专项课程) 1 个评论 关注

开始时间: 06/21/2022 持续时间: Approximately 8 months to complete Suggested pace of 4 hours/week

主页: https://www.coursera.org/specializations/data-mining

简介: 伊利诺伊大学香槟分校的数据挖掘专项课程系列（Data Mining Specialization），这个系列包含5门子课程和1个毕业项目课程，涵盖数据可视化，信息检索，文本挖掘与分析，模式发现和聚类分析等，感兴趣的同学可以关注：Data Mining Specialization-Analyze Text, Discover Patterns, Visualize Data. Solve real-world data mining challenges.

Data Science Math Skills (CourseraArchive) 0 个评论 关注

开始时间: 04/22/2022 持续时间: Unknown

主页: https://www.coursera.org/archive/datasciencemathskills

简介: 杜克大学 Data Science Math Skills（数据科学中的数学技巧），这门课程主要介绍数据科学中涉及的相关数学概念，让学生了解基本的数学概念，掌握基本的数学语言，内容涵盖集合论、求和的Sigma符号、数学上的笛卡尔（x，y）平面、指数、对数和自然对数函数，概率论以及叶斯定理等。

Machine Learning Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

开始时间: 06/21/2022 持续时间: Approximately 7 months to complete Suggested pace of 3 hours/week

主页: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning

简介: 华盛顿大学机器学习专项课程系列（Machine Learning Specialization），这个系列课程包含4门子课程，分别是 机器学习基础：案例研究 , 机器学习：回归 , 机器学习：分类， 机器学习：聚类与检索，感兴趣的同学可以关注: Build Intelligent Applications-Master machine learning fundamentals in four hands-on courses.

Python for Everybody Specialization (Coursera专项课程) 1 个评论 关注

开始时间: 06/21/2022 持续时间: Approximately 8 months to complete Suggested pace of 3 hours/week

主页: https://www.coursera.org/specializations/python

简介: 密歇根大学零基础Python入门专项课程系列（Python for Everybody Specialization）, 这个系列包含4个子课程和1个毕业项目课程，包括Python入门，Python数据结构, 使用Python获取网络数据（Python爬虫）， 在Python中使用数据库以及Python数据可视化等。这个系列是Coursera上很多同学的首选Python入门课程，感兴趣的同学可以关注：Learn to Program and Analyze Data with Python-Develop programs to gather, clean, analyze, and visualize data.