دوراتنا

Support Vector Machines in Python, From Start to Finish

Support Vector Machines in Python, From Start to Finish

In this lesson we will built this Support Vector Machine for classification using scikit-learn and the Radial Basis Function (RBF) Kernel. Our training data set contains continuous and categorical data from the UCI Machine Learning Repository to predict whether or not a patient has heart disease. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project.

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Explore stock prices with Spark SQL

Explore stock prices with Spark SQL

In this 1-hour long project-based course, you will learn how to interact with a Spark cluster using Jupyter notebook and how to start a Spark application.
You will learn how to utilize Spark Resisilent Distributed Datasets and Spark Data Frames to explore a dataset. We will load a dataset into our Spark program, and perform analysis on it by using Actions, Transformations, Spark DataFrame API and Spark SQL.
You will learn how to choose the best tools to use for each scenario. Finally, you will learn to save your results in Parquet tables.

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Introduction to R Programming for Data Science

Introduction to R Programming for Data Science

When working in the data science field you will definitely become acquainted with the R language and the role it plays in data analysis. This course introduces you to the basics of the R language such as data types, techniques for manipulation, and how to implement fundamental programming tasks. You will begin the process of understanding common data structures, programming fundamentals and how to manipulate data all with the help of the R programming language. The emphasis in this course is hands-on and practical learning .

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Creating Custom Callbacks in Keras

Creating Custom Callbacks in Keras

In this 1.5-hour long project-based course, you will learn to create a custom callback function in Keras and use the callback during a model training process. We will implement the callback function to perform three tasks: Write a log file during the training process, plot the training metrics in a graph during the training process, and reduce the learning rate during the training with each epoch.

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Accounting Data Analytics with Python

Accounting Data Analytics with Python

This course focuses on developing Python skills for assembling business data. It will cover some of the same material from Introduction to Accounting Data Analytics and Visualization, but in a more general purpose programming environment (Jupyter Notebook for Python), rather than in Excel and the Visual Basic Editor.

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Siamese Network with Triplet Loss in Keras

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.

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Julia Scientific Programming

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.

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Introduction to PyMC3 for Bayesian Modeling and Inference

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.

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توقع حضور المواعيد الطبية باستخدام Python

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.

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تحليل المجموعات الهرمية باستخدام المسافات الإقليدية

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.

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Tabulando funciones trigonométricas inversas con Python

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.

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Intro to TensorFlow en Español

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.

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Explorando funciones lineales con Python

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.

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Explorar precios de acciones con Spark SQL

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.

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Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural

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.

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Machine Learning con Pyspark aplicado al campo sanitario

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.

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Análisis exploratorio de datos con Python y Pandas

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.

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Graficando funciones cuadráticas con Python

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.

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Intro to TensorFlow 日本語版

Intro to TensorFlow 日本語版

このコースの目的は、柔軟で手軽な TensorFlow 2.x と Keras を使用して、機械学習モデルを作成、トレーニング、およびデプロイすることです。TensorFlow 2.x API の階層について学び、TensorFlow の主要コンポーネントを実践演習で理解します。データセットと特徴列の扱い方について学びます。TensorFlow 2.x 入力データ パイプラインの設計と作成の方法について学びます。tf.data.Dataset を使用して csv データ、NumPy 配列、テキストデータ、および画像を読み込む実践演習を行います。数値、カテゴリ、バケット、およびハッシュの特徴列を作成する実践演習も行います。 Keras Sequential API と Keras Functional API を使用してディープ ラーニング モデルを作成する方法を学びます。活性化関数、損失、および最適化について学びます。Jupyter ノートブックの実践演習では、基本的な線形回帰、基本的なロジスティック回帰、および高度なロジスティック回帰の機械学習モデルを作成できます。Cloud AI Platform での大規模な機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、および本稼働の方法について学びます。

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Aprendiendo Python con circuitos digitales

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.

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Aprendiendo Python con estadística descriptiva

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.

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Tabulando funciones cuadráticas con Python

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.

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Introducción a Pandas para Data Science

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.

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NLP Modelos y Algoritmos

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.

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Introducción a la ciencia de datos aplicada

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.

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