✅ 課程說明

成為一個完整的資料科學家和機器學習工程師！ 加入一個由20多萬名工程師組成的線上社群，參加一個由行業專家教授的課程，這些專家實際上為矽谷和多倫多等地的大公司工作過。 這是一個剛剛在 2020年 1 月推出的全新機器學習和資料科學課程！ Andrei 課程的畢業生現在在谷歌、特斯拉、亞馬遜、蘋果、 IBM、 JP 摩根、 Facebook 等頂級科技公司工作。

從頭開始學習資料科學和機器學習，得到聘用，並在 Udemy 的最現代、最新的資料科學課程(我們使用最新版本的 Python、Tensorflow 2.0 和其他程式庫)的道路上享受樂趣。 本課程的重點在於提高效率: 不要再花時間在令人困惑的、過時的、不完整的機器學習教程上了。 我們非常自信，這是你找遍任何地方才能找到的最全面、最現代的課程(我們知道，這是一個大膽的陳述)。

這個綜合性的、基於專案的課程將向你介紹資料科學家的所有現代技能，在這個過程中，我們將建立許多真實世界的專案，新增到你的履歷組合中。 你可以訪問 Github 上的所有程式碼、工作簿和模板( Jupyter Notebooks ) ，這樣你就可以馬上把它們放到你的作品集中了！ 我們相信這門課程解決了進入資料科學和機器學習領域的最大挑戰: 在一個地方擁有所有必要的資源，並學習僱主想要的最新趨勢和工作技能。

課程將是非常實際的，因為我們將帶領你從頭到尾成為一名專業的機器學習和資料科學工程師。 課程提供兩個路徑。 如果你已經知道程式設計，那麼你可以直接進入並跳過我們從頭教你 Python 的部分。 如果你是全新的，我們將從一開始就教你 Python 以及如何在現實世界中使用它來完成我們的專案。 不要擔心，一旦我們通過了像機器學習 101 和 Python 這樣的基礎知識，我們就可以進入高階主題，像神經網路、深度學習和轉移學習，這樣你將能夠在真實世界中實踐，並為實戰做好準備(我們向你展示完全成熟的資料科學和機器學習專案，並給你程式設計資源和備忘錄) ！

本課程的主題包括 :

✅ 資料探索與視覺化
✅ 神經網路和深度學習
✅ 模型評估與分析
✅ Python 3
✅ Tensorflow 2.0
✅ Numpy
✅ Scikit-Learn
✅ 資料科學與機器學習專案和工作流程
✅ 在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
✅ 轉移學習( Transfer Learning )
✅ 影像辨識和分類
✅ 訓練/測試並交叉驗證
✅ 監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
✅ 決策樹和隨機森林
✅ 整體學習( Ensemble Learning )
✅ 調整超參數( Hyperparameter Tuning )
✅ 採用 Pandas 資料框解決複雜任務
✅ 採用 Pandas 處理 CSV 檔
✅ 採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
✅ 使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
✅ 如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
✅ 如何為你的分析清理並準備你的資料
✅ K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
✅ 支援向量機( Vector Machines )
✅ 迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
✅ 如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
✅ 如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
✅ 配合 Google Colab 採用 GPUs

到本課程結束時，你將成為一名完整的資料科學家，可以在大公司找到工作。 我們將利用我們在課程中學到的一切來建構專業的真實世界專案，比如心臟病檢測、推土機價格預測器、犬種影像分類器等等。 到最後，你將有許多你已經建立的專案向其他人炫耀。

事實是: 大多數課程都教你資料科學，而且就只這樣。 他們會告訴你如何開始。 但問題是，你不知道接下來要往哪去，也不知道如何建立自己的專案。 或者他們會在螢幕上顯示大量的程式碼和複雜的數學運算，但是他們並沒能好好地解釋清楚到你能夠自己去解決現實生活機器學習問題的程度。

無論你是程式設計新手，還是想提高你的資料科學技能，或者來自不同的行業，這門課程都是為你而設的。 這個課程不是讓你在沒有理解原則的情況下編寫程式碼，這樣當你完成這個課程的時候，除了看另一個教學，你不知道還能做什麼。 不！ 這門課程將推動你且向你挑戰，從一個完全沒有資料科學經驗的初學者，到成為一個可以滿載離開、忘記 Daniel 和 Andrei、建立自己的資料科學和機器學習工作流程的人。

機器學習在商業行銷和金融、醫療保健、網路安全、零售、運輸和物流、農業、物聯網、遊戲和娛樂、病人診斷、詐欺檢測、製造業的異常檢測、政府、學術 / 研究、推薦系統等等方面都有應用。 在這門課程中學到的技能將為你的職業生涯提供許許多多的選擇。

你聽到許多像人工神經網路或人工智慧等敘述，完成本課程，你將對這些詞有深刻的了解。

現在就加入課程，加入我們社群，在這個行業獲得支持，學習資料科學和機器學習。 我們保證這比任何關於這個話題的訓練營或者線上課程都要好。 課堂內見！

https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/

如何培養工程師成AI人才?

成為一名人才絕對沒有最短路徑，也沒有最佳攻略，但是面對一個新的科技轉折點，推演急遽成長的市場需求與未來5年的產業供需變化，入門的AI 工程師是極有可能在3-5年時間，成為各公司與產業扛大旗的人才，如何能自我培養與上對高速列車？怎麼樣可以有效率的累積實力？我想可從這幾點個人技能來提昇：

1. 厚植內在實力：持續讀最新的技術論文、實做程式、帶領讀書會、統整報告、寫Medium 文章分享、甚至發表論文這幾項基本的個人技能，這是內功深化的累積。
2. 強化對外軟技能：培養基本的團隊協作能力和同事的溝通的能力，能夠用系統性思維解決問題，透過帶領教學與主題分享，反思轉換所學的知識，因為一位頂尖的人才，沒有團隊與群眾溝通能力，無法升級到更高層次。
3. 善用社群力量：善用OpenSource 繼續保持世界的開放和連接，OpenSource 有很多種不同的模式，在AI領域學習上Wikipedia、電腦科學論文ArXiv、開源程式碼GitHub、GitLab ...都是很好的開源系統，他們有著不同的理念，如果能實際參與機器學習分析 Kaggle 競賽，取得好的實戰經驗會更好。
4. 深入產業運用：保持產業密切合作，深入場域或是進行交流循環，AI技術如果不能結合產業領域知識活用，就像研發很多廚具但是始終無法做菜上桌。從點放驗證進一步能將流程優化，可將知識與經驗落地者，才能放大自己的市場價值。
5. 養成國際格局：主動與國際接軌與專家接觸交流，透過線上自學更新最新技能，ex: YouTube, Coursera, Udacity, Udemy, edX 頂尖大學免費或自費課程；加入線上專家社群、追蹤大神與大廠的新技術發表，參加國際頂級研討會、國際大型展覽論壇，爭取擔任會議講者不只可以發表看法，同時可以建立與高手專家的關係。

P.S. 上文是我連假時給AI Academy工程師的一點精進建議，也分享給大家，希望對正在努力突破的工程師有用，歡迎分享💪

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人工智能介別的世界大戰已經開始！不論你會否進入此行業，但今集 #我要做生意 會同大家預言一下未來走勢，當科技不斷進步時你應如何作最好的準備跟上世界的步伐？假若你也遇上創業或做生意的任何問題，務必留言告訴我們，以及記得按個Like及Tag朋友一起來收看吧 :)