Generative AI for Business Leaders
Advertising with Meta
How Google does Machine Learning
دوراتنا
Siamese Network with Triplet Loss in Keras
In this 2-hour long project-based course, you will learn how to implement a Triplet Loss function, create a Siamese Network, and train the network with the Triplet Loss function. With this training process, the network will learn to produce Embedding of different classes from a given dataset in a way that Embedding of examples from different classes will start to move away from each other in the vector space.
-
Course by
-
Self Paced
-
2 ساعات
-
الإنجليزية
Julia Scientific Programming
This course introduces you to Julia as a first programming language. Julia is a high-level, high-performance dynamic programming language developed specifically for scientific computing. This language will be particularly useful for applications in physics, chemistry, astronomy, engineering, data science, bioinformatics, and many more.
-
Course by
-
Self Paced
-
19 ساعات
-
الإنجليزية
Introduction to PyMC3 for Bayesian Modeling and Inference
The objective of this course is to introduce PyMC3 for Bayesian Modeling and Inference, The attendees will start off by learning the the basics of PyMC3 and learn how to perform scalable inference for a variety of problems. This will be the final course in a specialization of three courses .Python and Jupyter notebooks will be used throughout this course to illustrate and perform Bayesian modeling with PyMC3.. The course website is located at https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/index.html.
-
Course by
-
Self Paced
-
12 ساعات
-
الإنجليزية
توقع حضور المواعيد الطبية باستخدام Python
في نهاية المشروع ده هتقدر تصمم model ذكاء صناعي عشان يتوقع المريض هيجي المعاد إلي كان محدد ولا لاباستخدام Python و Jupyter Notebook. خلال المشروع هنمشى مع بعض خطوة بخطوة عشان نقدر نحلل البيانات إلي هتكون معنا من website Kaggle.com الdata دي هتكون عن مرضى في البرازيل.و هنقدر نحدد ازاي الmachine learning engineer بيختار الmachine learning model بتاعو. و ازاي إقدر إستعمل ال-machine learning model بتاعي ده عشان اتوقع هل المريض ده هيجي ولا لا. المشروع ده هيفيد الناس المهتمة بمجال الdata science.
-
Course by
-
Self Paced
-
2 ساعات
-
عربي
تحليل المجموعات الهرمية باستخدام المسافات الإقليدية
بنهاية هذا المشروع ، ستنشئ برنامج Python باستخدام واجهة jupyter لتحليل مجموعة من الفيروسات وترسم مخططًا شجرياً أو دندوجرام بناءً على أوجه التشابه فيما بينها. سيعتمد الدندوجرام الذي ستقوم بإنشائه على ملف تعريف الانحراف التراكمي، والذي يعتمد بدوره على تركيبة النوكليوتيدات. ستستخدم تسلسل الجينوم الكامل للعديد من الفيروسات بما في ذلك، كورونا، وفيروس السارس، وفيروس نقص المناعة البشرية، وزيكا، وحمى الضنك، والفيروس المعوي، وفيروسات غرب النيل.
ملاحظة: تعمل هذه الدورة التدريبية بشكل أفضل للمتعلمين المقيمين في منطقة أمريكا الشمالية. نعمل حاليًا على توفير نفس التجربة في مناطق أخرى.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
عربي
Tabulando funciones trigonométricas inversas con Python
En la matemática escolar es importante abordar varias perspectivas y técnicas para asimilar los conceptos matemáticos, realizar procedimientos con entendimiento e interpretar los resultados. Por ejemplo, las funciones matemáticas pueden ser estudiadas mediante expresiones algebraicas y trascendentes y representadas en listas, tablas y gráficas.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإسبانية
Intro to TensorFlow en Español
Este curso se enfoca en aprovechar la flexibilidad y facilidad de uso de TensorFlow 2.x y Keras para compilar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Aprenderá sobre la jerarquía de la API de TensorFlow 2.x y conocerá los componentes principales de TensorFlow mediante ejercicios prácticos. Le mostraremos cómo trabajar con conjuntos de datos y columnas de atributos. Aprenderá a diseñar y compilar una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x.
-
Course by
-
Self Paced
-
الإسبانية
Explorando funciones lineales con Python
En este proyecto guiado programarás interfaces para explorar funciones lineales de la forma 𝑓(𝑥)=𝑚𝑥+𝑏 . El proyecto está dirigido especialmente a los docentes de la escuela secundaria con conocimientos básicos de programación de computadoras. Los programas han sido diseñados teniendo en cuenta aspectos pedagógicos de la matemática y están documentados para que puedas mejorarlos y adaptarlos a tus clases con otras herramientas de la Internet.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإسبانية
Explorar precios de acciones con Spark SQL
En este proyecto guiado de 1 hora, aprenderemos cómo interactuar con un clúster de Spark usando el entorno Jupyter y cómo crear una aplicación Spark.
Aprenderemos a utilizar Spark Resisilent Distributed Datasets y Spark Data Frames para explorar colecciones de datos. Cargaremos un conjunto de datos en nuestro programa Spark y realizaremos análisis de datos utilizando acciones, transformaciones, Spark DataFrame API y Spark SQL.
Aprenderemos como elegir las mejores herramientas para utilizar en cada escenario. Finalmente, aprenderemos a guardar resultados en tablas de Parquet.
-
Course by
-
Self Paced
-
2 ساعات
-
الإسبانية
Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural
Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la extracción, limpieza y preparación de distintas fuentes de datos para ser incluidos en un proceso de NLP. Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer el entorno de Jupyter Notebooks del entorno Anaconda. Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior.
-
Course by
-
Self Paced
-
13 ساعات
-
الإسبانية
Machine Learning con Pyspark aplicado al campo sanitario
Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender a generar modelos de Machine Learning en un entorno de Big Data con PySpark en proyectos sanitarios.
Te enseñaremos desde cero las bases de PySpark hasta las funciones más complejas. Y finalmente acabarás desarrollando un modelo completo y avanzado con Spark en Jupyter Notebooks.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإسبانية
Análisis exploratorio de datos con Python y Pandas
En este proyecto guiado obtendrás experiencia práctica trabajando con la librería Pandas y creando tu propio cuaderno de Jupyter Lab. Los conocimientos básicos que obtengas te permitirán trabajar con cualquier base de datos para analizar la información. Al final de este proyecto serás capaz de crear tus propios cuadernos con análisis estadísticos de diferentes bases de datos. Nota: Este curso está dirigido a personas que buscan iniciarse en el mundo de la ciencia de datos o el machine learning.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإسبانية
Graficando funciones cuadráticas con Python
En la matemática escolar es importante abordar varias perspectivas y técnicas para asimilar los conceptos matemáticos, realizar procedimientos con entendimiento e interpretar los resultados. Por ejemplo, las funciones matemáticas pueden ser estudiadas mediante expresiones algebraicas y trascendentes y representadas en listas, tablas y gráficas.
-
Course by
-
Self Paced
-
2 ساعات
-
الإسبانية
Aprendiendo Python con circuitos digitales
En este curso basado en un proyecto, aprenderás a crear programas en Python para modelar y simular circuitos digitales, y explorarás objetos, sentencias, funciones y clases de Python para procesar valores lógicos y números enteros y binarios. Al finalizar este proyecto habrás desarrollado una biblioteca de clases y funciones que ayudará a los estudiantes y profesores a abordar los circuitos digitales desde una perspectiva algorítmica y estructural del hardware digital.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإسبانية
Aprendiendo Python con estadística descriptiva
En este curso basado en un proyecto de 2 horas de duración aprenderás a calcular y visualizar medidas de tendencia central y de dispersión mientras exploras la programación de computadoras con objetos, instrucciones, sentencias y bibliotecas de Python.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإسبانية
Tabulando funciones cuadráticas con Python
En la matemática escolar es importante abordar varias perspectivas y técnicas para asimilar los conceptos matemáticos, realizar procedimientos con entendimiento e interpretar los resultados. Por ejemplo, las funciones matemáticas pueden ser estudiadas mediante expresiones algebraicas y trascendentes y representadas en listas, tablas y gráficas.
-
Course by
-
Self Paced
-
2 ساعات
-
الإسبانية
Introducción a Pandas para Data Science
En este proyecto guiado obtendrás experiencia práctica trabajando con la librería Pandas y creando tu propio cuaderno de Jupyter Lab. Los conocimientos básicos que obtengas te permitirán trabajar con cualquier base de datos para analizar la información. Al final de este proyecto serás capaz de crear tus propios cuadernos con análisis estadísticos de diferentes bases de datos.
Nota: Este curso está dirigido a personas que buscan iniciarse en el mundo de la ciencia de datos o el machine learning.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإسبانية
NLP Modelos y Algoritmos
Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la implementación de algoritmos de NLP. Mediante el uso de los últimos algoritmos más populares en NLP se procederá a dar solución a un conjunto de problemas propios del área. Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer los Jupyter Notebooks en el entorno Anaconda. Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior.
-
Course by
-
Self Paced
-
11 ساعات
-
الإسبانية
Introducción a la ciencia de datos aplicada
Este curso es una primera inmersión en el mundo de la ciencia de datos, en el cual el estudiante comprenderá los fundamentos de la ciencia de datos, las características de un científico de datos, las herramientas que utiliza, la metodología que se debe seguir para este estilo de proyectos, y estará en capacidad de aplicar técnicas estadísticas para la construcción e interpretación de modelos analíticos descriptivos. El curso consta de 4 módulos, cada uno de una semana, en los cuales al final del mismo, se tiene una lección dedicada al desarrollo del proyecto del curso.
-
Course by
-
Self Paced
-
الإسبانية
Regresión logística con NumPy y Python
Bienvenidos a este curso basado en un proyecto de regresión logística con Numpy y Python. En este proyecto, aprenderás uno de los conceptos bases del machine learning sin usar ninguna de las bibliotecas o librerías populares de machine learning como scikit-learn y statsmodels. El objetivo de este proyecto es que implementes por ti mismo toda la carpintería, incluyendo descenso de gradiente, función de costo, y regresión logística, que se utilizan en diversos algoritmos de aprendizaje, para que tengas una comprensión más profunda de los fundamentos.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإسبانية
Descubriendo funciones trigonométricas con Python
En la matemática escolar es importante abordar varias perspectivas y técnicas para asimilar los conceptos matemáticos, realizar procedimientos con entendimiento e interpretar los resultados. Por ejemplo, las funciones matemáticas pueden ser estudiadas mediante expresiones algebraicas y trascendentes y representadas en listas, tablas y gráficas.
-
Course by
-
Self Paced
-
2 ساعات
-
الإسبانية
Analiza tu mercado con Python
En este curso aprenderás a realizar un análisis de reseñas de un restaurante utilizando la técnica de análisis de sentimientos en Python, trabajando en el entorno de Jupyter en la nube y utilizando técnicas de procesamiento de texto y algoritmos de machine learning que te permitirán clasificar la opinión de las personas.
Debido al impacto y popularidad que tiene Python entre la comunidad académica y profesional hemos realizado este proyecto guiado donde podrás aprender herramientas para brindar un mejor servicio a tu audiencia o mercado a través del análisis de sus comentarios.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإسبانية
Aprendiendo Python con álgebra lineal
En este curso basado en un proyecto de 2 horas de duración, aprenderás a crear programas para ayudar a enseñar y aprender la resolución de sistemas de ecuaciones lineales de dos y tres incógnitas mediante la regla de Cramer, el método de reducción de variables y el método de Gauss-Jordan. Durante el proceso aprenderás a ejecutar programas de Python en Jupyter Notebook; procesar números, listas numéricas, vectores y matrices; controlar la secuencia de ejecución de los programas; definir funciones y utilizar funciones de Python y de la biblioteca NumPy.
-
Course by
-
Self Paced
-
3 ساعات
-
الإسبانية
NLP System Architecture and Dev-Ops
Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la implementación de algoritmos de NLP. Mediante el uso de los últimos algoritmos más populares en NLP se procederá a dar solución a un conjunto de problemas propios del área. Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer los Jupyter Notebooks en el entorno Anaconda. Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior.
-
Course by
-
Self Paced
-
11 ساعات
-
الإسبانية
Aprendiendo Python con bases de datos
En este curso basado en un proyecto de 2 horas de duración, aprenderás a crear programas para crear y modificar tablas de datos locales y en bases de datos utilizando los lenguajes Python y SQL. Durante el proceso aprenderás a ejecutar programas de Python en Jupyter Notebook; controlar la secuencia de ejecución de los programas y definir funciones; crear y procesar tablas de datos locales con la biblioteca pandas de Python; y crear y procesar tablas en una base de datos SQLite con la biblioteca sqlite3 de Python.
-
Course by
-
Self Paced
-
2 ساعات
-
الإسبانية