Lean Six Sigma Green Belt Basics Gain Solid Understanding |

Lean Six Sigma Green Belt Basics Gain Solid Understanding at Traderlurn

Salepage:

Product includes:

File

Descripción:

¡Curso actualizado más recientemente en noviembre de 2018!

¡Gracias a todos por la enorme respuesta a este curso emergente! Estamos encantados de tener más de 20.000 estudiantes en más de 160 países diferentes. Estoy realmente conmovido por las críticas abrumadoramente positivas y reflexivas. Es un gran privilegio compartir e introducir este importante tema con la gente común de una manera clara y comprensible.

También me complace anunciar que he creado subtítulos ocultos reales para todo el material del curso, por lo que si los necesita debido a una discapacidad auditiva o si le resulta más fácil seguirlos por mucho tiempo (¡excelente para los estudiantes de ESL!)… lo tengo. cubierto.

Más importante:

Para hacer que este curso sea “real”, lo hemos ampliado. ¡En noviembre de 2018, el curso pasó de 41 conferencias y 8 secciones a 62 conferencias y 15 secciones! ¡Esperamos que disfrutes del nuevo contenido!

¡Descubra los secretos de la comprensión del aprendizaje automático para la ciencia de datos!

En este curso introductorio, el “Científico de datos de traspatio” lo guiará a través de la naturaleza del aprendizaje automático para la ciencia de datos. Accesible para todos, este curso introductorio no solo explica el aprendizaje automático, sino también dónde encaja en la “esfera tecnológica que nos rodea”, por qué es importante ahora y cómo cambiará drásticamente nuestro mundo hoy y en los días venideros.

Nuestro viaje exótico incluirá los conceptos básicos de:

La definición de choque de trenes de la informática y una que en realidad tendrá sentido.

¡Una explicación de los datos que hará que veas datos dondequiera que mires!

Una de las “mentiras más grandes” jamás vendidas sobre el futuro de la informática.

Una explicación genuina de Big Data y cómo evitar caer en el bombo publicitario.

¿Qué es la inteligencia artificial? ¿Puede una computadora realmente pensar? ¿Cómo hacen las computadoras cosas como navegar como un GPS o jugar juegos de todos modos?

¿Qué es el aprendizaje automático? Y si una computadora puede pensar, ¿puede aprender?

¿Qué es la ciencia de datos y cómo se relaciona con los unicornios mágicos?

Cómo se interrelacionan la informática, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, los macrodatos y la ciencia de datos.

Luego exploraremos el pasado y el futuro mientras abordamos la importancia, los impactos y los ejemplos del aprendizaje automático para la ciencia de datos:

Cómo una tormenta perfecta de datos, computadora y algoritmos de aprendizaje automático se han combinado para hacer que esto sea importante en este momento.

De hecho, daremos sentido a cómo ha cambiado la tecnología informática con el tiempo mientras cubrimos un viaje desde 1956 hasta 2014. ¿Tiene una supercomputadora en su hogar? Te sorprenderá saber la verdad.

Discutiremos los tipos de problemas que resuelve el aprendizaje automático y explicaremos visualmente la regresión, la agrupación y la clasificación de una manera que intuitivamente tenga sentido.

Lo más importante es que mostraremos cómo esto está cambiando nuestras vidas. No solo la vida de los líderes empresariales, sino lo más importante… ¡tú también!

Para dar sentido a la parte Máquina del aprendizaje automático, exploraremos el proceso de aprendizaje automático:

¿Cómo resuelve problemas con Machine Learning y cuáles son las cinco cosas que debe hacer para tener éxito?

Cómo hacer la pregunta correcta, para ser resuelta por Machine Learning.

Identificar, obtener y preparar los datos correctos… ¡y tratar con datos sucios!

¡Cómo cada desorden es “único” pero esos datos ordenados son como familias!

Cómo identificar y aplicar algoritmos de aprendizaje automático, con nombres exóticos como “árboles de decisión”, “redes neuronales”, “vecinos más cercanos de K” y “clasificadores bayesianos ingenuos”

Y las mayores trampas que debe evitar y cómo ajustar sus modelos de aprendizaje automático para ayudar a garantizar un resultado exitoso para la ciencia de datos.

Nuestra sección final del curso lo preparará para comenzar su viaje futuro hacia el aprendizaje automático para la ciencia de datos una vez que finalice el curso. Exploraremos:

Cómo empezar a aplicar Machine Learning sin perder la cabeza.

Qué equipo usan los científicos de datos (¡la respuesta podría sorprenderlo!)

Las cinco herramientas principales utilizadas para la ciencia de datos, incluidas algunas sorprendentes.

Y para cada una de las cinco herramientas principales, explicaremos qué son y cómo comenzar a usarlas.

Y cerraremos con algunas advertencias, para que pueda tener el mayor éxito posible al aplicar el aprendizaje automático a los problemas de la ciencia de datos.

¡Curso de bonificación! Para hacer esto “realmente real”, ¡he incluido un curso extra!

Lo que es más importante, en el curso de bonificación incluiré información al final de cada sección titulada “Más magia para explorar”, que te ayudará a continuar con tu experiencia de aprendizaje.

En este curso adicional exploraremos:

Creación de un ejemplo real de aprendizaje automático en vivo de proporciones titánicas. Así es, ¡vamos a predecir la capacidad de supervivencia a bordo del Titanic!

Utilice Anaconda Jupyter y Python 3.x

Un curso intensivo en python: cubre todos los conceptos básicos de Python que necesita para dar sentido a los ejemplos de código que siguen. ¡Vea la hoja de trucos gratis incluida!

¡Manos a la obra con Python! (Interactivamente, con scripts y con Jupyter)

Conceptos básicos de cómo usar Jupyter Notebooks

Revisar y reforzar los conceptos básicos de Machine Learning (¡que pronto aplicaremos!)

Fundamentos de los módulos esenciales de Machine Learning y Data Science:

NumPy: una implementación de matriz

Pandas: la biblioteca de análisis de datos de Python

Matplotlib: una biblioteca de gráficos que produce figuras de calidad en una variedad de formatos

SciPy: el paquete fundamental para la computación científica en Python

Scikit-Learn: herramientas simples y eficientes de extracción de datos, análisis de datos y aprendizaje automático

En el ejemplo práctico de Titanic, seguiremos todos los pasos del flujo de trabajo de Machine Learning a lo largo de:

1. Hacer la pregunta correcta.

2. Identificar, obtener y preparar los datos correctos

3. Identificar y aplicar un algoritmo de Machine Learning

4. Evaluar el desempeño del modelo y ajustar

5. Uso y presentación del modelo

También veremos un ejemplo del mundo real de problemas en el aprendizaje automático, incluido el ajuste insuficiente y el ajuste excesivo.

El curso de bonificación finaliza con una conclusión y más recursos para continuar su viaje de Machine Learning.

Así que los invito a unirse a mí, el científico de datos de traspatio, en un viaje exquisito para descubrir los secretos del aprendizaje automático para la ciencia de datos… para que sepas, la gente común… ¡como tú!

Regístrese ahora mismo y nos vemos, ¡en el otro lado!
Para quién es este curso:

Antes de cargar Python, antes de iniciar R, necesita este curso. Este curso introductorio le presentará los fundamentos que necesita antes de comenzar a ponerse “práctico”.
Cualquier persona interesada en comprender cómo se utiliza el aprendizaje automático para la ciencia de datos.
Incluyendo líderes empresariales, gerentes, desarrolladores de aplicaciones, consumidores: ¡usted!
Personas aventureras, que están listas para amarrarse al exótico mundo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

curso de negocios en linea

Información sobre negocios:

El negocio es la actividad de ganarse la vida o ganar dinero produciendo o comprando y vendiendo productos (como bienes y servicios).
[se necesita una cotización para verificar] En pocas palabras, es “cualquier actividad o empresa iniciada con fines de lucro.
No significa que sea una empresa, una corporación, una sociedad o que tenga una organización formal de este tipo, pero puede ir desde un vendedor ambulante hasta General Motors”.

Tener un nombre comercial no separa la entidad comercial del propietario, lo que significa que el propietario de la empresa es responsable de las deudas contraídas por la empresa.
Si la empresa adquiere deudas, los acreedores pueden ir tras las posesiones personales del propietario.
Una estructura empresarial no permite tasas de impuestos corporativos. El propietario paga impuestos personalmente sobre todos los ingresos del negocio.

Get Lean Six Sigma Green Belt Basics Gain Solid Understanding in stock at Traderlurn.com

Contact us at: Traderknow13@gmail.com for any question.

More courses at: Click Here

Visit more course:  FOREX TRADING COURSE

Some FX course: Bill Williams Eduard Altmann SMB Simpler Trading Van Tharp Atlas Api Training Trading Template Sunil Mangwani Sunil Mangwani Frank Paul . Also  Market Delta Tradingacademy Simplertrading Urbanforex. Also  Candlechartscom Dan Sheridan Pipsociety  Atlas Api Training TopTradeTools Todd Mitchell Jerry Singh OpenTrader Alexandertrading Daytradingzones . wyckoffanalytics Simplertrading