【Udemy中英字幕】40 Real World Data Science, Machine Learning Projects 2024

2024 年 40 个现实世界数据科学、机器学习项目

学习使用 Python 项目课程（Flask、Django、Heruko Cloud）构建和部署 AI、ML、DS、深度学习、NLP Web 应用程序

讲师：Pianalytix • 75,000+ Students Worldwide

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您将学到什么

• 学生将了解什么是机器学习
• 为什么他们需要学习机器学习
• 机器学习、深度学习、人工智能之间的区别
• 机器学习的应用有哪些

要求

• 学习新事物的热情

描述

实际使用数据科学解决业务问题。学习 使用 Python（Flask、Django、Heruko、Streamlit Cloud）构建和部署人工智能、机器学习、数据科学、自动机器学习、深度学习、自然语言处理 (NLP) Web 应用程序项目。

数据科学家在美国能赚多少钱？

美国数据科学家的全国平均工资为每年 1,20,718 美元，报告的薪资为 2.8k 份，更新于 2021 年 7 月 15 日（来源：glassdoor）

各公司、职位的薪资、平均基本薪资（美元）

Facebook数据科学家年薪 136,000 美元。根据 1,014 份薪资分析得出。

亚马逊数据科学家的年薪为 1,25,704 美元。根据 307 份薪资分析得出。

Apple数据科学家的年薪为 1,53,885 美元。根据 147 份薪资进行分析。

Google数据科学家的年薪为 1,48,316 美元。分析自 252 份薪资。

Quora , Inc. 数据科学家年薪 1,22,875 美元。根据 509 份薪资分析得出。

Oracle数据科学家的年薪为 1,48,396 美元。根据 458 份薪资分析得出。

IBM数据科学家年薪 1,32,662 美元。根据 388 份薪资分析得出。

微软数据科学家的年薪为 1,33,810 美元。根据 205 份薪资分析得出。

沃尔玛数据科学家年薪 1,08,937 美元。分析了 187 份薪资。

思科系统数据科学家的年薪为 1,57,228 美元。根据 184 份薪资分析得出。

Uber数据科学家年薪 1,43,661 美元。分析自 151 份薪资。

英特尔公司数据科学家的年薪为 1,25,930 美元。根据 131 份薪资进行分析。

Airbnb数据科学家的年薪为 1,80,569 美元。根据 122 份薪资分析得出。

Adobe数据科学家的年薪为 1,39,074 美元。根据 109 份薪资分析得出。

在本课程中，我们将开展以下 40 个真实项目：

Project-1 潘卡篡改检测应用程序（带部署）

项目-2 狗品种预测 Flask App

Project-3 图像水印应用程序（带部署）

项目-4 交通标志分类

项目-5 从图像中提取文本应用程序

项目-6 植物病害预测应用程序（带部署）

项目-7 计数和检测车辆 Flask 应用程序

项目-8 人脸交换深度学习应用

Project-9 鸟类物种预测应用程序

Project-10 英特尔图像分类应用程序

Project-11 情绪分析应用程序（带部署）

Project-12 流失率 Django 应用

Project-13 Pokemon 数据集应用程序（带部署）

项目-14 人脸检测应用程序 Streamlit

Project-15 猫与狗分类应用程序

项目-16 客户收入预测应用程序（带部署）

Project-17 通过语音预测应用程序确定性别

Project-18 餐厅推荐系统

Project-19 幸福指数排行榜

Project-20 森林火灾预测应用程序

Project-21 黑色星期五促销预测

项目-22 使用自然语言处理进行情绪分析

Project-23 帕金森综合症预测

Project-24 使用 NLP 的假新闻分类器

Project-25 使用 NLP 的恶意评论分类器

使用 NLP 进行 Project-26 电影评级预测 (IMDB)

项目-27 空气质量预测

Project-28 新冠疫情案例分析

项目-29 客户流失预测

项目-30 构建聊天机器人应用程序（NLP）

项目-31：视频游戏销售预测应用程序

项目-32：汽车销售价格预测应用程序 – 在 Heruku 上部署

项目-33：婚外情预测应用 – 在 Heruku 上部署

项目-34：蘑菇分类应用程序 – 在 Heruku 上部署

项目-35：移动应用评分预测 Django 应用 – 在 Heruku 上部署

项目-36：使用自动机器学习预测心脏病发作风险

项目-37：使用 PyCaret 检测信用卡欺诈

项目-38：使用 Auto SK Learn 检测航班票价

项目-39：使用 Auto Keras 预测汽油价格

项目-40：使用 H2O Auto ML 进行银行客户流失预测

数据科学领域唯一拥有 40 个真实世界项目的课程。

注意（阅读此内容）：本课程值得您投入时间和金钱，请在优惠到期前立即报名。

本课程适合哪些人：

• 机器学习爱好者