上班族自學 Python、機器學習寶典!Kaggle 全新免費課程教你快速入門,且馬上能應用

【為什麼我們要挑選這篇文章】上班族自我精進 AI、機器學習相關領域,往往只能靠下班時間微薄的意志力自學。但是機器學習博大精深,有沒有課程是可以快速入門,且能馬上應用的呢?

Kaggle 推出一款全新教程,就能滿足你的需求!新手工程師趕快存起來。(責任編輯:陳伯安)

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作者:量子位/賴可

聽說過 Kaggle 官網的免費小型課程嗎?

想學 Python 、機器學習、資料視覺化……你可能會想到 Coursera 上的線上課程、吳恩達大名鼎鼎的深度學習影片,或者一些有名的網上社區,比如 fast.ai,Udemy 和 EdX。

但是你可能會因為時間不夠就半途而廢。Kaggle 官網的一系列課程完美地解決了這個問題。

只需要幾個小時就可以學到最有用的技術。

快速上手,由淺入深搞動機器學習

一共 12 門課,包括一節測試課。

課程的設置是以實用為導向,按照數據項目所需要的核心技能來分小節,保證學完就能用,讓學習時間的性價比最大化。

Python,機器學習入門,中極機器學習,資料視覺化,Pandas,特徵學習,深度學習,SQL 入門,SQL 進階,地理空間分析,機器學習可解釋性。

每門課的右上角會有節數和學習所需的時間,右邊是小節目錄,每節課分為輔導和練習。

下圖是 Python,一共 7 小節,大約 7 個小時。這已經是需要時間最長的課程了,其它的課程只需要 3 到 4 個小時。

進入練習頁面,可以在 Kaggle 中的 Kernels 直接練習程式碼。很方便。

此外還有學習社區,可以發文討論。

舉一段機器學習課程來看

通常機器學習模型被稱為「黑盒子」,人類無法理解這些預測背後的邏輯。而這門課程將教你從複雜機器學習模型中解釋這些發現:

♣ 模型認為數據中的哪些特徵是最重要的?
♣ 對於來自模型的任何單個預測,數據中的每個特性如何影響該特定預測?
♣ 從宏觀上看,每個特徵如何影響模型的預測(當考慮大量可能的預測時,它的典型影響是什麼)?

這些發現有許多用途:

調適、為特徵工程提供資訊、指導未來的數據收集、為人的決策提供資訊
建立信任,提高產品在用戶中的接受度。

這套課程是不是既全面又親民?祝大家學習愉快。

Kaggle 課程傳送門:點我

(本文經 AI 新媒體 量子位 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈Kaggle 官网免费课程:从 Python 到机器学习,4 小时学完一门,48 小时掌握数据科学 〉,首圖來源:Pixabay, CC Licensed。)

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