Professional Certificate in Data Science & Support Vector Machines
-- ViewingNowThe Professional Certificate in Data Science & Support Vector Machines is a comprehensive course that equips learners with vital data science skills. This program covers essential topics such as machine learning, statistical analysis, and predictive modeling using Support Vector Machines (SVMs).
5٬752+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
حول هذه الدورة
100% عبر الإنترنت
تعلم من أي مكان
شهادة قابلة للمشاركة
أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn
شهران للإكمال
بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً
ابدأ في أي وقت
لا توجد فترة انتظار
تفاصيل الدورة
• Introduction to Data Science: Defining data science, understanding its role in business decision making, and exploring the various disciplines that contribute to data science.
• Data Preprocessing: Cleaning and transforming raw data into a format suitable for analysis, including data wrangling, data imputation, and data normalization.
• Exploratory Data Analysis: Examining data to discover patterns, trends, and outliers, and to formulate hypotheses for further analysis.
• Statistical Inference: Understanding and applying statistical methods to draw conclusions from data, including hypothesis testing and confidence intervals.
• Machine Learning Fundamentals: Introduction to machine learning, including supervised and unsupervised learning, and various algorithms such as linear regression, logistic regression, and decision trees.
• Support Vector Machines (SVMs): Introduction to SVMs, understanding their theoretical foundations, and applying SVMs to solve classification and regression problems.
• SVM Optimization Techniques: Exploring various optimization techniques, including kernel functions, to improve SVM performance.
• Evaluation Metrics for SVMs: Understanding the various evaluation metrics, such as accuracy, precision, recall, and F1 score, for assessing the performance of SVMs.
• Real-World Applications of SVMs: Exploring real-world applications of SVMs, including image classification, natural language processing, and bioinformatics.
المسار المهني
متطلبات القبول
- فهم أساسي للموضوع
- إتقان اللغة الإنجليزية
- الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
- مهارات كمبيوتر أساسية
- الالتزام بإكمال الدورة
لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.
حالة الدورة
توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:
- غير معتمدة من هيئة معترف بها
- غير منظمة من مؤسسة مخولة
- مكملة للمؤهلات الرسمية
ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.
لماذا يختارنا الناس لمهنهم
جاري تحميل المراجعات...
الأسئلة المتكررة
رسوم الدورة
- 3-4 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة مبكراً
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- 2-3 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة العادي
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- الوصول الكامل للدورة
- الشهادة الرقمية
- مواد الدورة
احصل على معلومات الدورة
احصل على شهادة مهنية