Analytics Vidhya for iPhone

Beschreibung

Analytics Vidhya ist Indiens größte und die zweitgrößte Data-Science-Community der Welt.

Unser Ziel ist es, Ihnen dabei zu helfen, Konzepte von Data Science, maschinellem Lernen, Deep Learning, Big Data und künstlicher Intelligenz (KI) auf interaktivste Weise von den Grundlagen bis hin zu sehr fortgeschrittenen Niveaus zu erlernen.

Die Analytics Vidhya-App bietet hochwertige Lernressourcen für Data Science-Experten, Data Engineers und Studenten, die sich mit Data Science- und maschinellen Lernalgorithmen sowie mit Codes befassen möchten.

Einige der beliebtesten Beiträge in der App

Ein umfassender Lernpfad für Deep Learning im Jahr 2019

Der ultimative Lernpfad, um 2019 Data Scientist und Master Machine Learning zu werden

Ein vollständiges Tutorial zum Erlernen von Data Science mit Python von Grund auf

Grundlagen maschineller Lernalgorithmen (mit Python- und R-Codes)

Eine Einführung in die Implementierung neuronaler Netze mit TensorFlow

Ein vollständiger Leitfaden für die ersten Schritte mit Deep Learning in Python

Tipps und Tricks für erfolgreiche Data-Science-Interviews

7 Arten von Regressionstechniken, die Sie kennen sollten!

Ein vollständiges Tutorial zur Ridge- und Lasso-Regression in Python

Deep-Learning-Tutorial zur Berechnung der Bildschirmzeit von Schauspielern in jedem Video (mit Python-Codes)

Umfassende Einführung in Apache Spark, RDDs und Dataframes (mit PySpark)

Eine einfache Einführung in die Gesichtserkennung (mit Python-Codes)

30 Fragen, um Ihr Verständnis der logistischen Regression zu testen

Ein vollständiges Tutorial zur baumbasierten Modellierung von Grund auf neu in R & Python

Der umfassendste Data Science-Lernplan

6 einfache Schritte zum Erlernen des Naive-Bayes-Algorithmus (mit Codes in Python und R)

Die 28 besten Spickzettel für maschinelles Lernen, Data Science, Wahrscheinlichkeit, SQL und Big Data

Lösen von Problemen mit der Klassifizierung mehrerer Labels (inklusive Fallstudien)

Verständnis des Support Vector Machine-Algorithmus anhand von Beispielen (zusammen mit Code)

Architektur von Convolutional Neural Networks (CNNs) entmystifiziert

Vollständiger Leitfaden zur Parameteroptimierung in XGBoost (mit Codes in Python)

Üben von Techniken des maschinellen Lernens in R mit dem MLR-Paket

Helden des Deep Learning: Top Takeaways für aufstrebende Data Scientists aus der Interview-Reihe von Andrew Ngs

Machine Learning und Deep Learning Algorithmen:

Lineare und logistische Regressionen

NaiveBayes

Neuronale Netze

Entscheidungsbäume

Faltungsneuronale Netze

Langfristiges Kurzzeitgedächtnis Rekurrente neuronale Netze

SVM (Support Vector Machines)

Eingeschränkte Boltzmann-Maschinen

Eingeschränkte Boltzmann-Maschinen

Lernen Sie Bibliotheken und Tools kennen:

Pandas

Matplotlib

Scikit-lernen

TensorFlow

Kaffee

PyTorch

XGBoost

Epochen

PySpark

Top Kategorien & Themen

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Maschinelles Lernen

NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache)

Verstärkungslernen

Neuronales Netzwerk (traditionell und konvolutionell)

Überwachtes Lernen

Unbeaufsichtigtes Lernen

Modellierung in Python und R

Zeitreihenanalyse

Datentechnik

Wir haben mehr als 200.000 registrierte Benutzer in unserem Blog und Newsletter und mehr als 2,4 Millionen monatliche Besuche auf unserem Portal. Menschen engagieren sich bei Analytics Vidhya, um von Vordenkern und Branchenexperten zu lernen, nehmen an Einstellungs-, Branding- und Problemlösungs-/Crowd-Sourcing-Hackathons auf unserer globalen DataHack-Plattform (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) in Bereichen wie B. künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Data Engineering, Data Mining und Advanced Analytics, und beteiligen Sie sich auch an Diskussionen, um Ideen auszutauschen und datenbezogene Geschäftsprobleme für Organisationen zu lösen. In den letzten 2 Jahren haben wir an mehr als 60 Hackathons mit einigen der führenden globalen Unternehmen der Welt und in Indien teilgenommen. Wir haben auch eine spezielle Plattform für Kurse (https://trainings.analyticsvidhya.com/), die von den Besten der Datenwissenschaft erstellt wurden, wo Sie sich für Kurse anmelden und Ihre Fähigkeiten verbessern können.

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