¿Cómo puede un principiante aprender big data, aprendizaje profundo y aprendizaje automático de forma rápida y sencilla?

Es mejor tomar cualquier curso en línea de Big Data y Deep Learning y Machine Learning.

Te sugeriré los mejores cursos.

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Machine Learning AZ ™: Python práctico y R en ciencia de datos

Aquí puedes aprender

• Parte 1: preprocesamiento de datos
• Parte 2: Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinómica, SVR, Regresión de árbol de decisión, Regresión forestal aleatoria
• Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación del árbol de decisión, Clasificación aleatoria del bosque
• Parte 4 – Agrupación: K-medias, agrupación jerárquica
• Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
• Parte 6 – Aprendizaje de refuerzo: límite de confianza superior, muestreo de Thompson
• Parte 7 – Procesamiento del lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL
• Parte 8 – Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales
• Parte 9 – Reducción de dimensionalidad: PCA, LDA, Kernel PCA
• Parte 10 – Selección y refuerzo del modelo: validación cruzada k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost

Además, el curso está repleto de ejercicios prácticos basados ​​en ejemplos en vivo. Entonces, no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica para construir sus propios modelos.

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1. Ciencia de datos y aprendizaje automático con Python: ¡manos a la obra!
2. Bootcamp de ciencia de datos y aprendizaje automático con R

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Deep Learning AZ ™: redes neuronales artificiales prácticas

Aquí puedes aprender

• Comprender la intuición detrás de las redes neuronales artificiales
• Aplicar redes neuronales artificiales en la práctica
• Comprender la intuición detrás de las redes neuronales convolucionales
• Aplicar redes neuronales convolucionales en la práctica
• Comprender la intuición detrás de las redes neuronales recurrentes
• Aplicar redes neuronales recurrentes en la práctica
• Comprender la intuición detrás de los mapas autoorganizados
• Aplicar mapas autoorganizados en la práctica
• Comprender la intuición detrás de las máquinas Boltzmann
• Aplicar máquinas Boltzmann en la práctica
• Comprender la intuición detrás de AutoEncoders

Cursos relevantes :-

1. Prerrequisitos de aprendizaje profundo: regresión lineal en Python
2. Zero to Deep Learning ™ con Python y Keras

Los mejores cursos en línea de Big Data

El último Hadoop práctico: ¡domestique su Big Data!

Aprenda y domine las tecnologías de big data más populares en este curso integral, impartido por un ex ingeniero y gerente senior de Amazon y IMDb . Iremos más allá de Hadoop y nos sumergiremos en todo tipo de sistemas distribuidos con los que necesite integrarse.

• Instale y trabaje con una instalación real de Hadoop directamente en su escritorio con Hortonworks y la interfaz de usuario de Ambari
• Administre big data en un clúster con HDFS y MapReduce
• Escribir programas para analizar datos en Hadoop con Pig y Spark
• Almacene y consulte sus datos con Sqoop , Hive , MySQL , HBase , Cassandra , MongoDB , Drill , Phoenix y Presto
• Diseñe sistemas del mundo real utilizando el ecosistema Hadoop
• Aprenda cómo se gestiona su clúster con YARN , Mesos , Zookeeper , Oozie , Zeppelin y Hue
• Maneje la transmisión de datos en tiempo real con Kafka , Flume , Spark Streaming , Flink y Storm

Comprender Hadoop es una habilidad muy valiosa para cualquiera que trabaje en empresas con grandes cantidades de datos.

Casi todas las grandes empresas en las que desee trabajar utilizan Hadoop de alguna manera, incluidas Amazon, Ebay, Facebook, Google, LinkedIn, IBM, Spotify, Twitter y Yahoo! Y no son solo las empresas de tecnología las que necesitan Hadoop; Incluso el New York Times usa Hadoop para procesar imágenes.

Este curso es integral, abarca más de 25 tecnologías diferentes en más de 14 horas de video conferencias . Está lleno de actividades y ejercicios prácticos, por lo que obtienes experiencia real en el uso de Hadoop, no es solo teoría.

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1. Big Data y Hadoop para principiantes, ¡con manos!
2. Conviértase en desarrollador de Hadoop | Capacitación | Tutorial

Todo lo mejor .

Agradezco su inclinación hacia una de las tecnologías emergentes de alta gama.

Los métodos de aprendizaje automático se utilizan para el análisis de datos, aquí es donde son similares a la minería de datos, pero el objetivo principal del aprendizaje automático es automatizar los modelos de decisión. Los algoritmos son el corazón y el alma del aprendizaje automático y ayudan a las computadoras a encontrar información oculta.

Entonces, en esencia, los algoritmos de aprendizaje automático deben aprender. La máquina necesita aprender de los datos. Los datos tendrán múltiples dimensiones: tipo (cuantitativo o cualitativo), cantidad (tamaño grande o pequeño) y cantidad de variables disponibles para resolver un problema. Los algoritmos de aprendizaje también deben ser tan generales como sea posible. Deberíamos buscar algoritmos que puedan aplicarse fácilmente a una amplia clase de problemas de aprendizaje.

Los científicos de datos son responsables del aprendizaje automático y de obtener resultados, pero las personas de negocios son las que van a usarlo para fines comerciales, por lo que las reglas y los conocimientos extraídos del aprendizaje automático deben ser interpretables. Por lo tanto, la salida producida por la máquina debe ser entendida por los humanos, que pueden no ser del área de aprendizaje automático.

Nuestra capacitación tiene como objetivo proporcionar a los participantes los algoritmos de aprendizaje automático más recientes y de uso general. Al mismo tiempo, la capacitación tiene como objetivo ofrecer algunos hilos comunes o una base de conocimiento común que se pueda utilizar en el futuro para aprender una amplia gama de algoritmos. Te asesoramos en R, Python y SAS.

Puede inscribirse para el entrenamiento con nuestra academia Collabera TACT. Únase a nosotros y sobresalga en su carrera aprendiendo y capacitándose en estas tecnologías emergentes. Solicitar a todas las personas interesadas que compartan su identificación de correo electrónico y número de contacto o puede contactarme en [correo electrónico protegido]