✅ 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/

[學習資源] 莫煩 Python：Python 與 機器學習的免費影音教學網站（簡中）

網站總網址： https://is.gd/yknI1f

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大家好！前幾天分享了我製作的「機器學習」課程的第一章講義，有一些朋友詢問，有沒有值得推薦的機器學習網站？最好還是中文、免費的？

哈哈～雖然大家提出的要求，有時候會讓我去扶額頭上的三條線，不過我還是很努力地幫各位找到一個包含「Python」、「機器學習」的影音教學網站。而且還是講中文、免費的！那就是「莫煩 Python」這個網站。

這個網站的總網址，我已經提供在最上面了（ https://is.gd/yknI1f ）。底下我會講一大堆網址，不過都可以從上述總網址存取得到。我提供一堆網址的原因，就只是帶大家逛一圈這個網站而已。

首先，作為程式開發的作業系統，Linux 是最棒的了！不僅完全免費，而且資源豐富。一些軟體，只要打開命令列視窗，輸入「sudo apt-get install 軟體名稱」，不一會兒，它就裝好了。連「下一步、下一步...」都不用按！可惜很多朋友聽到要用命令列視窗，就退三步不想用。太可惜了！莫煩 Python 這個網站幫大家準備了 Linux 的簡易教學課程。全程都有影片，講中文。各位可以參考這裡：
https://is.gd/HVYpqM

再來，很多人都想學習原始碼版本控管軟體 Git，這邊也有完整的影音教學：
https://is.gd/V40jlO

接下來就是 Python 這個語言的學習了。這個網站也提供了「基礎」、「多工」、「視窗程式設計」三個主題的 Python 語法教學。算得上是相當全面的學習資源了：
https://is.gd/X7T8E9

其次，想學機器學習，一定得有訓練機器學習模型的資料，以及熟練機器學習三大函式庫：NumPy、Pandas、Matplotlib。所以，底下這個網頁，會完整幫您打好機器學習的基礎知識：
https://is.gd/7IWHLL

最後，就是大家想學的機器學習。網址在這裡：
https://is.gd/bitBnm

不過它排列的順序有點亂。我會推薦大家用以下的順序來學：
1. 機器學習通用：SciKit-Learn （ https://is.gd/0OEfaQ ）
2. 有趣的機器學習 （ https://is.gd/Betq11 ）
3. 強化學習 Reinforcement Learning （ https://is.gd/SgBW9v ）
4. 從頭開始實踐機器學習 （ https://is.gd/PTqX7p ）
5. 神經網絡：TensorFlow（ https://is.gd/tjKAph ）
6. 神經網絡：PyTorch（ https://is.gd/TS3Yvb ）
7. 神經網絡：Theano（ https://is.gd/By7QiB ）
8. 神經網絡：Keras（ https://is.gd/bsGYaW ）

最後，幫大家整理一下，我認為這個網站最佳的學習順序：

Part 1. 程式設計工具
1. Linux 作業系統： https://is.gd/HVYpqM
2. Git 原始碼版本控管工具： https://is.gd/V40jlO

Part 2. Python 語言
1. 基礎語法： https://is.gd/DqjjVr
2. 多工（Multi-threading）： https://is.gd/LoBUm1
3. 多工（Multi-Processing）： https://is.gd/Gr8fKf
4. 圖形使用者介面（GUI）程式設計--使用 tkinter： https://is.gd/06oUHz

Part 3. 資料收集＆處理
1. NumPy & Pandas： https://is.gd/sToqS9
2. MatPlotLib： https://is.gd/ZWUw0T
3. 網路爬蟲： https://is.gd/Zf6uPv

Part 4. 機器學習
1. 機器學習通用：SciKit-Learn： https://is.gd/0OEfaQ
2. 有趣的機器學習： https://is.gd/Betq11
3. 強化學習 Reinforcement Learning： https://is.gd/SgBW9v
4. 從頭開始實踐機器學習： https://is.gd/PTqX7p
5. 神經網絡：TensorFlow： https://is.gd/tjKAph
6. 神經網絡：PyTorch： https://is.gd/TS3Yvb
7. 神經網絡：Theano： https://is.gd/By7QiB
8. 神經網絡：Keras： https://is.gd/bsGYaW

另外，可以考慮我在 YOTTA 平台開設的 Python 線上學習課程。一門課程，除了 Python 基礎語法外，還包含「計算機概論」、「Git & GitHub」等主題。目前獲得 15 位同學評價，一律評等為 5 星！希望大家喜歡！課程首頁在此：
https://is.gd/nF4yBi

希望大家喜歡今天的分享！請大家多多按讚鼓勵、轉發分享。或追蹤我的 FB、YouTube、以及 Instagram 喔～

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再來，很多人都想學習原始碼版本控管軟體 Git，這邊也有完整的影音教學：
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接下來就是 Python 這個語言的學習了。這個網站也提供了「基礎」、「多工」、「視窗程式設計」三個主題的 Python 語法教學。算得上是相當全面的學習資源了：
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最後，就是大家想學的機器學習。網址在這裡：
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不過它排列的順序有點亂。我會推薦大家用以下的順序來學：
1. 機器學習通用：SciKit-Learn （ https://is.gd/0OEfaQ ）
2. 有趣的機器學習 （ https://is.gd/Betq11 ）
3. 強化學習 Reinforcement Learning （ https://is.gd/SgBW9v ）
4. 從頭開始實踐機器學習 （ https://is.gd/PTqX7p ）
5. 神經網絡：TensorFlow（ https://is.gd/tjKAph ）
6. 神經網絡：PyTorch（ https://is.gd/TS3Yvb ）
7. 神經網絡：Theano（ https://is.gd/By7QiB ）
8. 神經網絡：Keras（ https://is.gd/bsGYaW ）

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Part 1. 程式設計工具
1. Linux 作業系統： https://is.gd/HVYpqM
2. Git 原始碼版本控管工具： https://is.gd/V40jlO

Part 2. Python 語言
1. 基礎語法： https://is.gd/DqjjVr
2. 多工（Multi-threading）： https://is.gd/LoBUm1
3. 多工（Multi-Processing）： https://is.gd/Gr8fKf
4. 圖形使用者介面（GUI）程式設計-\-\使用 tkinter： https://is.gd/06oUHz

Part 3. 資料收集＆處理
1. NumPy & Pandas： https://is.gd/sToqS9
2. MatPlotLib： https://is.gd/ZWUw0T
3. 網路爬蟲： https://is.gd/Zf6uPv

Part 4. 機器學習
1. 機器學習通用：SciKit-Learn： https://is.gd/0OEfaQ
2. 有趣的機器學習： https://is.gd/Betq11
3. 強化學習 Reinforcement Learning： https://is.gd/SgBW9v
4. 從頭開始實踐機器學習： https://is.gd/PTqX7p
5. 神經網絡：TensorFlow： https://is.gd/tjKAph
6. 神經網絡：PyTorch： https://is.gd/TS3Yvb
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