‫Hallooooo! Ik heb super veel zin om te beginnen en hopelijk jullie ook.
‫Maar om deze wereld van datawetenschap en machine learning te ontdekken, moeten we begrijpen wat
‫we leren en waar we zullen eindigen.
‫We hebben dus een duidelijk pad naar succes.
‫Nu heeft deze cursus meer dan 300+ video's die zijn onderverdeeld in secties.
‫Dus laten we de secties doornemen, zodat u weet wat het plan is.
‫Eerst beginnen we met een heel leuke sectie machine learning 101. wat is machinaal leren? we gaan wat spelen
‫met wat leuke tools en begrijpen wat deze hele rage rond machine learning is, zodat je
‫dit aan je vrienden, familie en hond kunt uitleggen.
‫Oké, misschien niet de hond.
‫Als we eenmaal vertrouwd zijn met het idee van machine learning, begrijpen we een geschiedenis en hoe we hier zijn
‫gekomen en hoe het op een hoog niveau werkt.
‫We hebben dan twee paden die u kunt volgen.
‫Een daarvan is als je Python niet kent of nog nooit in je leven hebt geprogrammeerd. Welnu, we gaan je wat Python leren, zodat je
‫de rest van de cursus kunt volgen.
‫Het andere pad is voor degenen die al bekend zijn met programmeren en python en er gewoon direct in
‫willen duiken, zodat je Python kunt kiezen of we blijven doorgaan met de cursus.
‫Het volgende deel gaat over de werkomgeving.
‫We willen allemaal een professionele setup hebben die je in real-life scenario's gaat gebruiken.
‫Dus we gaan je kennis laten maken met onderwerpen als Jupyter-notebooks, Conda en virtuele omgevingen, zodat je aan het
‫einde van de sectie een professionele installatie hebt.
‫En wanneer u op uw eerste werkdag aan het werk gaat, weet u precies wat u op
‫uw computer moet installeren.
‫Vervolgens gaan we verder met gegevensanalyse, hoe analyseren we deze gegevens die we hebben met behulp van bibliotheken zoals panda's.
‫Dan leren we over een zeer belangrijke bibliotheek als het gaat om datawetenschap en dat is NumPy,
‫een fundamentele tool voor alle datawetenschappers.
‫Daarna gaan we verder met datavisualisaties.
‫Dit wordt heel leuk omdat we aan de slag gaan met bibliotheken zoals matplotlib waarmee we
‫heel nette grafieken en visuals kunnen maken om onze gegevens te beschrijven.
‫Daarna gaan we in op de zeer populaire scikit-learn. Als je met machine learning wilt
‫beginnen, moet je deze bibliotheek kennen en scikit-learn stelt ons in staat modellen te gebruiken en modellen te trainen en te
‫controleren hoe nauwkeurig onze modellen voor machine learning zijn.
‫In dat gedeelte gaan we een complete workflow leren voor een machine learning-project.
‫Dan wordt het interessant.
‫Dit is het moment waarop we aan een echt project beginnen te werken en echt diep in machine learning duiken.
‫We gaan leren over begeleid leren over neurale netwerken, transfer learning, deep learning.
‫We gaan projecten doen over classificatie, regressie.
‫We gaan modellen bouwen rond tijdreeksgegevens.
‫Nu gaan we moeilijke onderwerpen hier niet uit de weg.
‫We gaan je, vooral later in de cursus, kennis laten maken met geavanceerde onderwerpen
‫zoals deep learning, neurale netwerken en transfer learning en we gebruiken de nieuwste versie van TensorFlow en Keras om
‫leuke projecten te doen, zoals beeldclassificaties, transfer learning.
‫We gaan je zelfs laten zien hoe je GPU's op je modellen kunt gebruiken om de training te versnellen.
‫Dit wordt een heel leuk onderdeel waar we echt aan projecten uit het echte leven werken en we zullen
‫tegen het einde notitieboeken en werkboeken hebben om te pronken met je portfolio. Vervolgens gaan we aan de slag met data-engineering.
‫Data-engineering is eigenlijk een heel vakgebied op zich, maar als datawetenschapper moet je begrijpen wat ze
‫doen en wat de grote concepten op hoog niveau zijn.
‫Over onderwerpen als Hadoop en Spark zodat je weet hoe ze in de branche worden gebruikt en
‫je kunt communiceren met data-engineers.
‫Dit is een onderdeel dat bij veel cursussen vaak ontbreekt.
‫Maar een van mijn favoriete onderdelen is dit laatste onderdeel: het vertellen en communiceren. iets waar we erg enthousiast over zijn, omdat
‫het een onderwerp is dat zo belangrijk is, maar vaak wordt vergeten om een succesvolle machine learning-
‫en data science-ingenieur te worden. Je moet in staat
‫zijn om je werk te communiceren, je werk te presenteren aan het management, aan de baas, aan je collega's.
‫Dus met behulp van onze ervaring in de industrie gaan we je laten zien hoe je aan je storytelling en
‫communicatie kunt werken om je project te presenteren en om je echt te onderscheiden van al je collega's.
‫Data Science is een populair vakgebied en om jou te laten slagen, willen we verder gaan dan alleen de basis en communicatie
‫is daar een groot onderdeel van.
‫Zoals je kunt zien, hebben we hier veel te doen.
‫Veel video's en veel oefeningen.
‫Maar ik beloof je dat het heel leuk gaat worden.
‫In feite gaan we een verhaallijn volgen waarin je wordt aangenomen bij een bedrijf en
‫al deze taken worden je toegeworpen door een baas.
‫En we hebben deze taken nagebootst op basis van onze ervaring met werken voor bedrijven, zodat
‫wanneer je je eerste baan krijgt... Nou, je komt niet voor verrassingen te staan of je bent in ieder geval gewend aan de werkomgeving.
‫Uiteindelijk zal dit allemaal in elkaar passen en logisch zijn vanaf het allereerste begin van machine learning
‫en data science basics tot het einde met het bouwen van onze eigen projecten.
‫We gaan je van nul naar meesterschap brengen, maar weet je wat het beste deel van deze cursus is? Onze onlinegemeenschap.
‫We hebben duizenden ontwikkelaars die elke dag met elkaar chatten en elkaar helpen om samen problemen op te lossen,
‫gewoon door te praten over het nieuwste en beste op het gebied van programmeergegevens en de technische wereld.
‫Dit is een optionele bron die je kunt gebruiken, zodat je heen en weer kunt praten met
‫andere studenten en met mezelf en Daniel.
‫De ideeën om je het gevoel te geven dat je deel uitmaakt van een klaslokaal en dat je dit niet helemaal alleen doet, maar
‫weet je wat?
‫Genoeg gepraat.
‫Ik weet dat je opgewonden raakt.
‫Ik ben ook.
‫Dus laten we beginnen in de volgende video.
‫Het is je eerste werkdag en we gaan beginnen met deze cursus.
‫Laten we beginnen met leren
‫en kijken waarom: Datawetenschapper zijn is een van de meest gevraagde vaardigheden ter wereld geworden.
‫Laten we beginnen.