‫你好! 我超级超级兴奋的开始, 希望你也是｡
‫但为了揭示这个数据科学和机器学习的世界, 我们需要了解我们正在学习什么,
‫以及我们将在哪里结束｡
‫所以我们有一条清晰的成功之路｡
‫现在, 本课程有300多个视频, 分为几个部分｡
‫让我们来回顾一下各个部分, 这样你就知道计划是什么｡
‫首先, 我们从一个非常有趣的部分机器学习101开始｡ 什么是机器学习？
‫我们将使用一些有趣的工具来了解机器学习的狂热是什么, 这样你就可以向你的朋友､
‫家人和狗解释这一点｡
‫好吧, 也许不是狗｡
‫一旦我们适应了机器学习的概念, 我们就了解了一段历史, 我们是如何走到今天的,
‫以及它是如何在高水平上工作的｡
‫然后, 我们有两条路径供你遵循｡
‫一种是你不懂Python或者从来没有编程过｡ 我们会教你们一些Python, 这样你们就能跟上剩下的课程了｡
‫另一条路是为那些已经熟悉编程和Python的人准备的, 他们想直接跳进去, 这样你就可以选择Python,
‫或者我们继续学习课程｡
‫下一部分是关于工作环境的｡
‫我们都希望有一个专业的设置, 你要在真实的生活中使用的情况｡
‫因此, 我们将向您介绍Jupyter笔记本电脑､ Conda和虚拟环境等主题,
‫以便在本节结束时您有一个专业的设置｡
‫当你第一天上班时, 你就清楚地知道你需要在电脑上安装什么｡
‫然后我们继续进行数据分析, 我们如何分析这些数据, 我们使用像熊猫这样的图书馆｡
‫然后我们学习了一个非常重要的库, 当涉及到数据科学, 那就是NumPy,
‫一个所有数据科学家的基本工具｡
‫然后, 我们将继续讨论数据可视化｡
‫这会非常有趣, 因为我们可以使用像matplotlib这样的库,
‫它允许我们制作非常整洁的图形和视觉效果来描述我们的数据｡
‫然后我们进入非常流行的scikit-learn｡
‫如果你想进入机器学习, 你需要知道这个库和scikit-learn允许我们使用模型和训练模型,
‫并检查我们的机器学习模型有多准确｡
‫在该部分中, 我们将学习机器学习项目的完整工作流程｡
‫然后事情就变得有趣了｡
‫这是我们开始在真实的生活中的项目工作, 并真正深入到机器学习｡
‫我们将学习关于神经网络的监督学习, 迁移学习, 深度学习｡
‫我们要做一些分类和回归的项目｡
‫我们将围绕时间序列数据建立模型｡
‫现在, 我们不会回避困难的话题｡
‫我们会向大家介绍一些高级主题, 特别是在课程的后面,
‫比如深度学习､ 神经网络和迁移学习｡ 我们使用最新版本的TensorFlow和Keras来做一些有趣的项目, 比如图像分类､
‫迁移学习｡
‫我们甚至会向您展示如何在您的模型上使用GPU来加快训练｡
‫这将是一个非常有趣的部分, 我们实际上是在现实生活中的项目工作, 我们将有笔记本和工作簿,
‫在它结束时, 炫耀你的投资组合｡ 然后我们进入数据工程｡
‫数据工程本身实际上是一个完整的领域, 但作为一名数据科学家, 你需要了解他们做什么,
‫以及什么是大的高层概念｡
‫关于Hadoop和Spark等主题, 以便您了解它们在行业中的使用情况, 并与数据工程师进行沟通｡
‫这是很多课程中经常缺少的部分｡
‫但我最喜欢的部分之一是最后一部分：讲故事和交流｡
‫这是我们非常兴奋的事情, 因为这是一个非常重要但又经常被遗忘的话题,
‫为了让你成为一名成功的机器学习和数据科学工程师,
‫你需要能够交流你的工作, 向管理层､ 老板和同事展示你的工作｡
‫因此, 利用我们在该行业的工作经验, 我们将向您展示如何通过讲故事和沟通来展示您的项目,
‫并真正从所有同事中脱颖而出｡
‫数据科学是一个受欢迎的领域, 为了让您取得成功, 我们希望超越基础知识, 沟通是其中的一大部分｡
‫如您所见, 我们在这里有很多内容要介绍｡
‫大量的视频和大量的练习｡
‫但我保证会很有趣的｡
‫事实上, 我们将遵循一个故事情节, 你被一家公司雇佣,
‫所有这些任务都是由老板扔给你的｡
‫我们根据在公司工作的经验模拟了这些任务, 这样当你找到第一份工作时...
‫嗯, 你不会有任何意外, 或者至少你已经习惯了这里的工作环境｡
‫到最后, 所有这些都将整合在一起, 从机器学习和数据科学基础知识的最开始,
‫到构建我们自己的项目的最后, 都有意义｡
‫我们将带你从零到精通, 但你知道这门课最精彩的部分是什么吗？ 我们的在线社区｡
‫我们每天都有成千上万的开发人员在聊天, 互相帮助一起解决问题,
‫只是谈论编程数据和技术世界中最新和最伟大的东西｡
‫现在, 这是一个供你使用的可选资源, 这样你就可以与其他学生､
‫我和丹尼尔进行来回对话｡
‫这些想法让你觉得你是教室的一部分, 你不是一个人在做这些事情, 但是你知道吗？
‫别说了
‫我知道你很兴奋｡
‫我也是｡
‫让我们从下一个视频开始｡
‫今天是你们第一天上班, 我们要开始这门课｡
‫让我们开始学习, 看看为什么, 作为一个数据科学家已经成为世界上最需要的技能之一.
‫我们开始吧