Analytics Vidhya for iPhone

기술

Analytics Vidhya는 인도에서 가장 크고 세계에서 두 번째로 큰 데이터 과학 커뮤니티입니다.

데이터 과학, 머신 러닝, 딥 러닝, 빅 데이터 및 인공 지능(AI)의 개념을 기초부터 매우 고급 수준까지 가장 인터랙티브한 방식으로 배울 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

Analytics Vidhya 앱은 코드와 함께 데이터 과학 및 기계 학습 알고리즘을 연구하려는 데이터 과학 전문가, 데이터 엔지니어 및 학생을 위한 고품질 학습 리소스를 제공합니다.

앱의 인기 게시물 중 일부

2019년 딥 러닝을 위한 종합 학습 경로

2019년 데이터 과학자 및 마스터 머신 러닝이 되기 위한 궁극적인 학습 경로

처음부터 Python으로 데이터 과학을 배우기 위한 완전한 자습서

기계 학습 알고리즘의 필수 요소(Python 및 R 코드 포함)

TensorFlow를 사용한 신경망 구현 소개

Python에서 딥 러닝 시작하기 위한 전체 가이드

에이스 데이터 과학 인터뷰를 위한 팁과 요령

당신이 알아야 할 7가지 회귀 기법!

Python의 능선 및 올가미 회귀에 대한 완전한 자습서

모든 비디오에서 액터의 스크린 타임을 계산하는 딥 러닝 튜토리얼(Python 코드 포함)

Apache Spark, RDD 및 데이터 프레임에 대한 포괄적인 소개(PySpark 사용)

얼굴 인식에 대한 간단한 소개(Python 코드 포함)

로지스틱 회귀에 대한 이해를 테스트하기 위한 30가지 질문

R & Python에서 처음부터 트리 기반 모델링에 대한 완전한 자습서

가장 포괄적인 데이터 과학 학습 계획

Naive Bayes 알고리즘을 배우는 6가지 쉬운 단계(Python 및 R 코드 포함)

기계 학습, 데이터 과학, 확률, SQL 및 빅 데이터를 위한 상위 28가지 치트 시트

다중 레이블 분류 문제 해결(사례 연구 포함)

예제에서 지원 벡터 머신 알고리즘 이해하기(코드와 함께)

CNN(Convolutional Neural Networks)의 아키텍처 이해하기

XGBoost의 매개변수 조정에 대한 전체 가이드(Python 코드 포함)

MLR 패키지를 사용하여 R에서 기계 학습 기술 실습

딥 러닝의 영웅: 데이터 과학자 지망생을 위한 Andrew Ngs 인터뷰 시리즈의 주요 시사점

머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘:

선형 및 로지스틱 회귀

나이브베이즈

신경망

의사결정나무

컨볼루션 신경망

장기 기억 반복 신경망

SVM(서포트 벡터 머신)

제한된 Boltzmann 기계

제한된 Boltzmann 기계

라이브러리 및 도구 알아보기:

판다

매트플롯립

사이킷런

텐서플로우

카페

파이토치

XGBoost

시대

파이스파크

인기 카테고리 및 주제

데이터 과학

빅 데이터

비즈니스 분석

딥러닝

기계 학습

NLP(자연어 처리)

강화 학습

신경망(기존 및 컨볼루션)

지도 학습

비지도 학습

Python 및 R의 모델링

시계열 분석

데이터 엔지니어링

우리 블로그와 뉴스레터에 등록된 사용자는 200,000명 이상이며 포털에는 월간 240만 명 이상의 방문이 있습니다. 사람들은 Analytics Vidhya에 참여하여 사고 리더 및 업계 전문가로부터 배우고, 당사 글로벌 DataHack 플랫폼( https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/)에서 채용, 브랜딩 및 문제 해결/크라우드 소싱 해커톤에 참여합니다. 인공 지능, 머신 러닝, 데이터 엔지니어링, 데이터 마이닝 및 고급 분석으로, 또한 토론에 참여하여 조직의 데이터 관련 비즈니스 문제를 해결하고 아이디어를 공유합니다. 지난 2년 동안 우리는 세계 및 인도의 주요 글로벌 기업들과 60개 이상의 해커톤에 참여했습니다. 우리는 또한 과정에 등록하고 기술을 연마할 수 있는 최고의 데이터 과학이 만든 과정을 위한 전용 플랫폼(https://trainings.analyticsvidhya.com/)을 보유하고 있습니다.

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