Intermediate
Data Science with Python: Machine Learning

Data Science with Python:
Machine Learning

这门20小时的机器学习与Python课程涵盖了机器学习的所有基本方法和Python模块(特别是Scikit-Learn)的实现. The five sessions cover: simple 和 multiple Linear regressions; classification methods including logistic regression, discriminant analysis 和 naive bayes, support vector machines (SVMs) 和 tree based methods; cross-validation 和 feature selection; regularization; principal component analysis (PCA) 和 clustering algorithms. After successfully completing of this course, 你将能够解释机器学习算法的原理,并实现这些方法来分析复杂的数据集,并在Python中进行预测.

*非全日制课程的学费如在9个月内被接纳,可申请参加数据科学赌博10大排行网站营.
In response to COVID-19 State reopening, 我们所有的课程都可以在现场或远程/在线学习. Please indicate your preference by emailing [email protected] after registering for our class

Course Dates

 
January Session

Jan 9 - Feb 13, 2022
周日
1:00-5:00pm

$1990.00
Enroll Now
Earlybird ends on 02/04
March Session

Mar 6 - Apr 3, 2022
周日
1:00-5:00pm

$1990.00
$1990.00
$1890.50
Enroll Now
Earlybird ends on 03/25
April Session

Apr 24 - May 22, 2022
周日
1:00-5:00pm

$1990.00
$1990.00
$1890.50
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Product Description

Course Overview

这门20小时的机器学习与Python课程涵盖了机器学习的所有基本方法和Python模块(特别是Scikit-Learn)的实现. The five sessions cover: simple 和 multiple Linear regressions; classification methods including logistic regression, discriminant analysis 和 naive bayes, support vector machines (SVMs) 和 tree based methods; cross-validation 和 feature selection; regularization; principal component analysis (PCA) 和 clustering algorithms. After successfully completing of this course, 你将能够解释机器学习算法的原理,并实现这些方法来分析复杂的数据集,并在Python中进行预测.

Prerequisites

  • Knowledge of Python programming
  • Able to munge, analyze, 和 visualize data in Python

Certificate

证书将在课程圆满结束时颁发. 学生的评估是基于他们所要求的家庭作业和期末项目(如适用)的表现的及格/不及格。. 学生完成80%的家庭作业,并参加85%以上的课程,才有资格获得结业证书.

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Demo Lecture

Simple Linear Regression
模块
Introduction 和 Regression
Instructor
Ryan Courtney
Description
NYC Data Science Academy's Instructor, Ryan Courtney, walks through a lecture on simple linear regression.

教学大纲

Unit 1: Introduction 和 Regression

  • What is Machine Learning
  • Simple Linear Regression
  • Multiple Linear Regression
  • Numpy/Scikit-Learn Lab

Unit 2: Classification I

  • Logistic Regression
  • Discriminant Analysis
  • Naive Bayes
  • Supervised Learning Lab

Unit 3: Resampling 和 Model Selection

  • Cross-Validation
  • 引导
  • Feature Selection
  • Model Selection 和 Regularization lab

Unit 4: Classification II

  • Support Vector Machines
  • Decision Trees
  • Bagging 和 R和om Forests
  • Decision Tree 和 SVM Lab

Unit 5: Unsupervised Learning

  • Principal Component Analysis
  • Kmeans 和 Hierarchical Clustering
  • PCA 和 Clustering Lab

Our 校友 Feedback

我强烈推荐这些课程给那些想要学习Excel之外的分析技能的人, pivot tables, 并将其转化为更先进的预测建模方法. 幸运的是, 创造熊猫的开发者已经为我们做了很多工作, matplotlib, statsmodels, 和 scikit-learn. 在上这门课之前,我对这些工具一无所知. Vivian makes machine learning easy. 在工作中,我现在可以站在巨蟒巨人的肩膀上. Pretty cool. Extremely useful.
山姆的品牌
I was very happy with the theory, the application, 5周课程的进度和家庭作业的数量(星期日). Ryan老师在课前和课后都可以帮助我们赶上与Python或图形相关的问题. 对于任何决定上这门课的人,我建议他们做这个项目. If you choose not to do it, 我建议你在最后一节课上多呆一会儿,看看你的同学的报告. 我从自己的项目中学到了很多,但我特别发现同学们的演讲非常有趣. 此外,我认为有必要具备Python的前期知识.
Kirsten Schulz
这堂课非常精彩,有莱恩·考特尼教授授课. 我们涵盖了所有的基础,教授非常小心,以确保每个人都带着课程材料,但仍然千方百计地挑战我们. 经典 socratic method style of pushing the class. 像大多数课程一样,这仍然取决于你愿意投入多少时间和努力,但这是一个优秀的有向导的冒险.
Dylan Dempsey
我一直在赌博10大排行网站上课,我回来是有原因的. I learned so much from both of the instructors I had. 他们真的真的很关心你,给你很多个人的关注. 你几乎不能懈怠,因为他们会在那里督促你完成作业. 这是你在网上上不可能得到的. 我强烈建议大家亲自来上这门课,而不是在线上.
Barbara Wang

我学了Python的数据科学:机器学习课程,我学到了很多. 这门课程帮助我提高了我的数据分析和一般Python技能. 它向我介绍了几个新的库和算法,其中大部分我打算在工作中使用. Overall, I had a very positive experience.

Liz Klobusicky

中级python机器学习课程是一个迷人的时间. 它给了我一个更好的感觉,各种各样的实用技术,可以在该领域中使用, 坦率地说,我很高兴能在不久的将来应用我所学到的东西. 毫无疑问,课程和主题都很有挑战性,但你的坚持会得到回报.

Christopher Bian
我强烈推荐这些课程给那些想要学习Excel之外的分析技能的人, pivot tables, 并将其转化为更先进的预测建模方法. 幸运的是, 创造熊猫的开发者已经为我们做了很多工作, matplotlib, statsmodels, 和 scikit-learn. 在上这门课之前,我对这些工具一无所知. Vivian makes machine learning easy. 在工作中,我现在可以站在巨蟒巨人的肩膀上. Pretty cool. Extremely useful.
山姆的品牌
I was very happy with the theory, the application, 5周课程的进度和家庭作业的数量(星期日). Ryan老师在课前和课后都可以帮助我们赶上与Python或图形相关的问题. 对于任何决定上这门课的人,我建议他们做这个项目. If you choose not to do it, 我建议你在最后一节课上多呆一会儿,看看你的同学的报告. 我从自己的项目中学到了很多,但我特别发现同学们的演讲非常有趣. 此外,我认为有必要具备Python的前期知识.
Kirsten Schulz
这堂课非常精彩,有莱恩·考特尼教授授课. 我们涵盖了所有的基础,教授非常小心,以确保每个人都带着课程材料,但仍然千方百计地挑战我们. 经典 socratic method style of pushing the class. 像大多数课程一样,这仍然取决于你愿意投入多少时间和努力,但这是一个优秀的有向导的冒险.
Dylan Dempsey
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Barbara Wang

我学了Python的数据科学:机器学习课程,我学到了很多. 这门课程帮助我提高了我的数据分析和一般Python技能. 它向我介绍了几个新的库和算法,其中大部分我打算在工作中使用. Overall, I had a very positive experience.

Liz Klobusicky

中级python机器学习课程是一个迷人的时间. 它给了我一个更好的感觉,各种各样的实用技术,可以在该领域中使用, 坦率地说,我很高兴能在不久的将来应用我所学到的东西. 毫无疑问,课程和主题都很有挑战性,但你的坚持会得到回报.

Christopher Bian

Campus Location

500 8th Ave Suite 905, New York, NY 10018
Nearby Subways
1 2 3 34th, Penn Station
A C E 34th, Penn Station
N Q R B D F M 34th, Herald Square

Instructors

Mark Martinez
Mark Martinez
Data Science Instructor
马克·马丁内斯是Jackpocket公司的数据科学家/数据工程师. 他于2014年毕业于哈佛大学,获得应用数学和生物学学士学位,并于普林斯顿大学获得计算机科学硕士学位, with an emphasis on computer vision. At Princeton he did research on self-driving cars, 并专门研究如何创建用于测试和赌博10大排行网站用于车道检测和驾驶的算法的虚拟环境. 2014-2016年,他在强生公司(Johnson 和 Johnson)担任数据科学家;2018-2020年,他在Square公司担任软件开发人员.

Session Schedule

 
January Session

Jan 9 - Feb 13, 2022 周日
  • 1January 9, 2022
  • 2January 23, 2022
  • 3January 30, 2022
  • 4February 6, 2022
  • 5February 13, 2022
1:00-5:00pm

$1990.00
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Earlybird ends on 02/04
March Session

Mar 6 - Apr 3, 2022 周日
  • 1March 6, 2022
  • 2March 13, 2022
  • 3March 20, 2022
  • 4March 27, 2022
  • 5April 3, 2022
1:00-5:00pm

$1990.00
$1990.00
$1890.50
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Earlybird ends on 03/25
April Session

Apr 24 - May 22, 2022 周日
  • 1April 24, 2022
  • 2May 1, 2022
  • 3May 8, 2022
  • 4May 15, 2022
  • 5May 22, 2022
1:00-5:00pm

$1990.00
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