[PYTHON] Dossier d'apprentissage jusqu'à présent

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J'étudie la renommée parce que je veux devenir ingénieur en IA sans expérience

Profil simple

Ce que vous pouvez faire: vous pouvez faire à la fois dur et doux Circuit électrique, circuit de contrôle, génie chimique, PLC, panneau tactile, supervision de construction

La programmation est d'amateur

Dossier d'apprentissage

--Juin 2019 Commencez à étudier les bases de Python --Juin-août 2019: Étudiez en ligne et sur youtube, participez à des concours d'apprentissage tels que Kaggle's Titanic --Septembre-octobre 2019 Etude avec les livres O'Reilly, etc. --Octobre-décembre 2019 Coursera Comment gagner un concours de science des données --Janvier 2020 Apprentissage avec «Kaggle Winning Data Analysis Technology» et «Deep Learning from Zero» --Février-mars 2020: La participation à la compétition de basket-ball de Kaggle a été annulée à Corona et déprimée --Avril-mai 2020 Participer au concours cellulaire de Kaggle ← Maintenant ici

Cela fait presque un an que je l'ai réécrit. Des larmes qui ne sentent pas grandir

Temps d'étude

Juin-décembre 2019: environ 500 heures Moyenne: 2 heures / jour Quel genre de vie vivent les travailleurs qui dépassent 100 heures par mois?

Matériel pédagogique

udemy

・ [Style Kikagaku] Intelligence artificielle / apprentissage automatique Cours de boîte noire - Niveau débutant - ・ [Style Kikagaku] Intelligence artificielle / apprentissage automatique Cours de boîte noire - Intermédiaire-- ・ [[Analyse des données à partir de zéro] Introduction à la science des données Python tirée de cas commerciaux](https://www.udemy.com/share/101XSEBkcaclpVQ34=0 /) ← Recommandé ・ Introduction à Python 3 enseignée par des ingénieurs actifs de la Silicon Valley + Applications + Style de code de style américain de la Silicon Valley youtube

progate Cours Python

Livre de référence ・ Introduction à l'analyse de données par python ・ Data Science Cookbook 2nd Edition par Ipython ・ Technologie d'analyse de données qui gagne avec Kaggle ← Recommandé ・ Apprentissage profond fait de zéro ・ Théorie et pratique par des experts en données scientifiques

coursera How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers Les instructeurs sont russes et tous en anglais. La conférence est assez bonne car il y a un professeur de traduction google même en anglais, Les défis de programmation sont difficiles. La tâche finale est de participer à la compétition Kaggle et d'obtenir un certain score ou plus, Parce qu'il est nécessaire de décrire le noyau ainsi que l'EDA, les contre-mesures de fuite de données, l'ensemble, etc. et le score entre les étudiants C'est assez dur. C'est un bon cours où vous pouvez tout apprendre sur Kaggle. (Peut-être que c'était plus facile à comprendre après avoir fait Kaggle pendant quelques mois)

kaggle

Réflexion

・ J'aurais dû faire la sortie sur les blogs, etc. ・ Trois mois de retard sur l'objectif ・ Le matin est faible. Faites de votre mieux le matin ・ Aucun résultat n'a encore été obtenu. Médaille solo Kaggle

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