Серия из 5 простых шагов Овладевайте Python, SQL, Scikit-learn, PyTorch и Google Cloud.

5 простых шагов к овладению Python, SQL, Scikit-learn, PyTorch и Google Cloud.

В рамках 30-летнего пути VoAGI в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта команда собралась, чтобы подготовить для вас целый ряд статей, чтобы вы смогли усвоить всевозможные знания.

Начинать что-то новое всегда трудно. Команда VoAGI снимает с вас эту ношу с нашей серией “Возвращение к основам: Начало с 5 шагов”, в которую входят:

• Структуры данных в Python
• SQL
• Scikit-learn
• PyTorch
• Платформа Google Cloud

Итак, приступим…

• Работа с данными против конвейера машинного обучения
• Разблокировка Генеративного ИИ в аналитике данных
• Побаловались своими угощениями? Пора провести фокусы в области Data Science

Структуры данных в Python за 5 шагов

Этот учебник охватывает основные структуры данных Python – списки, кортежи, словари и множества. Изучите их особенности, области применения и практические примеры, все за 5 шагов. Когда дело доходит до изучения программирования, независимо от выбранного вами языка программирования, вы обнаружите, что большая часть того, с чем вы сталкиваетесь, можно отнести к нескольким основным темам.

Некоторые из них, примерно в порядке усвоения, включают синтаксис (словарный запас языка), команды (сочетание словарного запаса в полезные способы), управление потоком (как мы управляем порядком выполнения команд), алгоритмы (шаги, которые мы предпринимаем для решения конкретных проблем… как это стало таким запутанным словом?); и, наконец, структуры данных (виртуальные хранилища данных, которые мы используем для манипуляции данными во время выполнения алгоритмов (которые, в свою очередь … являются серией шагов).

Узнайте 5 шагов: Начало работы со структурами данных в Python за 5 шагов

SQL за 5 шагов

Этот подробный учебник по SQL охватывает все, начиная от настройки вашей среды SQL до освоения продвинутых концепций, таких как объединения и подзапросы, а также оптимизация производительности запросов. С пошаговыми примерами, этот гид идеален для начинающих, желающих улучшить свои навыки управления данными.

Когда речь идет о управлении и манипулировании данными в реляционных базах данных, SQL является самым крупным игроком. SQL – это основной предметно-специфичный язык, который служит угловым камнем для управления базами данных и обеспечивает стандартизированный способ взаимодействия с базами данных.

Поскольку данные являются движущей силой принятия решений и инноваций, SQL остается неотъемлемой технологией, требующей внимания от аналитиков данных, разработчиков и ученых по обработке данных.

Узнайте 5 шагов: Начало работы с SQL за 5 шагов

Scikit-learn за 5 шагов

Этот учебник предлагает всестороннее практическое руководство по машинному обучению с использованием Scikit-learn. Читатели узнают ключевые концепции и техники, включая предварительную обработку данных, обучение и оценку моделей, настройку гиперпараметров и компиляцию ансамблевых моделей для повышения производительности.

Когда речь идет о изучении Scikit-learn, мы, очевидно, должны иметь представление о базовых понятиях машинного обучения, поскольку Scikit-learn – это всего лишь практический инструмент для реализации принципов машинного обучения и связанных задач. Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам учиться и совершенствоваться на основе опыта, без явного программирования. Алгоритмы используют тренировочные данные для предсказаний или принятия решений, раскрывая закономерности и выводы.

Узнайте 5 шагов: Начало работы с Scikit-learn за 5 шагов

PyTorch за 5 шагов

Этот учебник предлагает глубокое введение в машинное обучение с использованием PyTorch и его высокоуровневой оболочки PyTorch Lightning. Статья охватывает основные шаги от установки до продвинутых тем, предлагая практический подход к созданию и обучению нейронных сетей и подчеркивая преимущества использования Lightning.

PyTorch – популярный открытый фреймворк для машинного обучения на основе языка программирования Python и оптимизированный для вычислений, ускоренных с помощью графических процессоров. Изначально разработанный компанией Meta AI в 2016 году и в настоящее время являющийся частью Linux Foundation, PyTorch с быстротой стал одним из самых широко используемых фреймворков для исследований и применений глубокого обучения.

В отличие от некоторых других фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch использует динамические вычислительные графы, что позволяет обеспечить большую гибкость и возможности отладки.

Узнайте 5 шагов: Начало работы с PyTorch в 5 шагах

 

Google Cloud Platform в 5 шагах

 Изучите основы Google Cloud Platform для науки о данных и машинного обучения, от настройки учетной записи до развертывания модели, с примерами практических проектов.

Эта статья направлена на предоставление пошагового обзора начала работы с Google Cloud Platform (GCP) для науки о данных и машинного обучения. Мы рассмотрим основные функции GCP и его ключевые возможности для анализа, пройдем через настройку учетной записи, изучим необходимые сервисы, такие как BigQuery и Cloud Storage, создадим пример проекта с данными и используем GCP для машинного обучения. 

Независимо от того, являетесь ли вы новичком в GCP или ищете быстрый курс повторения, читайте дальше, чтобы узнать основы и начать действовать с Google Cloud.

Узнайте 5 шагов: Начало работы с Google Cloud Platform в 5 шагах

 

И это всё

 Эта серия статей “Вернуться к основам: начало работы в 5 шагах” должна была ознакомить вас с основными инструментами, используемыми в науке о данных. Вам удалось ознакомиться с основами Python, SQL, машинного обучения с помощью Scikit-learn и PyTorch, а также провести экскурс в Google Cloud Platform. 

Путь к владению данными не заканчивается здесь, это непрерывное путешествие, требующее от вас постоянного изучения новых навыков и инструментов, чтобы быть профессионалом. 

Следите за VoAGI, чтобы получать больше информационных материалов, продвинутых руководств и поддержки сообщества, которое также увлечено наукой о данных, как и вы.  

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)**** – это ученый-создатель данных и фрилансовый технический писатель. Она особенно заинтересована в предоставлении карьерных советов или обучающих программ по науке о данных и теоретических знаниях в области этой области. Она также хочет исследовать различные способы, которыми искусственный интеллект принес или может принести пользу продолжительности человеческой жизни. Будучи усердным учеником, стремящимся расширить свои технические знания и навыки письма, она также помогает другим.