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Les données sont devenues un atout précieux pour les entreprises, les gouvernements et les particuliers dans le paysage numérique actuel en évolution rapide. Avec l’essor de la science des données, de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, il n’y a jamais eu de moment aussi passionnant pour se plonger dans ces domaines. Dans ce blog, nous vous présenterons une collection de cours gratuits qui peuvent vous aider à apprendre et à maîtriser divers aspects de la science des données, de l'ingénierie des données, de l'apprentissage automatique, du MLOps et du LLMOps.
Ces cours sont disponibles gratuitement sur GitHub et ont acquis une immense popularité auprès des membres de la communauté. La meilleure partie de ce parcours d'apprentissage est qu'il est entièrement adapté à votre rythme et basé sur la communauté, vous permettant d'apprendre à votre rythme et de vous connecter avec des personnes partageant les mêmes idées et partageant votre passion pour les données.
La Programme de premier cycle en science des données se compose de cours essentiels en théorie, mathématiques, algorithmes, statistiques, outils de science des données, bases de données et apprentissage automatique. Le programme vise à couvrir tous les cours nécessaires et optionnels pouvant aider les apprenants à maîtriser la science des données et à préparer leur vie professionnelle.
Le programme Data Science est conçu pour les personnes motivées et souhaitant réaliser quelque chose d’important dans leur vie. Il propose un programme complet de premier cycle en science des données, donnant accès aux cours des universités les plus prestigieuses du monde.
Si vous souhaitez devenir ingénieur de données professionnel, DataTalksClub propose un Bootcamp de 6 semaines auquel vous pouvez vous inscrire dès maintenant. Le bootcamp comprend plusieurs modules et cours qui vous apprendront diverses compétences. À la fin du cours, vous serez capable de travailler avec GCP, Docker, Postgres, Terraform, Mage, BigQuery, Spark et Kafka.
Le bootcamp Data Engineering est conçu pour mettre au défi et développer vos compétences tout en vous offrant une expérience pratique à travers divers projets.
Vérifier 10 référentiels GitHub pour maîtriser l'apprentissage automatique pour accéder à une gamme de ressources, depuis des didacticiels adaptés aux débutants jusqu'aux outils avancés d'apprentissage automatique pour les productions.
Les 10 référentiels contiennent :
- Programme ML-For-Beginners de 12 semaines par Microsoft
- Liens vers des cours, tutoriels et conférences ML de Clatech, Stanford et MIT.
- Mathématiques pour l'apprentissage automatique
- Livre électronique d'apprentissage profond.
- Bootcamp d’apprentissage automatique.
- Liste des didacticiels d’apprentissage automatique.
- Répertoriez les superbes outils d’apprentissage automatique.
- Liste des entretiens d'apprentissage automatique.
- Aide-mémoire pour l'apprentissage automatique.
- Liste des outils MLOps.
Camp d'entraînement MLOps de DataTalks.Club se concentre sur les aspects pratiques de la production de services d'apprentissage automatique. Le cours est conçu pour les data scientists, les ingénieurs ML, les ingénieurs logiciels et les ingénieurs de données qui souhaitent apprendre à déployer des modèles ML en production.
Le bootcamp se compose de plusieurs modules qui combinent des conférences vidéo, des exercices pratiques, des devoirs et des lectures supplémentaires pour approfondir la compréhension et l'application des concepts. L'objectif du cours est de fournir aux étudiants une base solide en MLOps, leur permettant de gérer et de déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique dans des scénarios du monde réel.
La Cours sur les grands modèles linguistiques (LLM) est un programme complet qui vous apprendra les bases des LLM, formera et affinera vos propres LLM, et les déploiera en production. Chaque section principale couvre une gamme de sujets, soutenus par des didacticiels, des guides et des ressources YouTube en ligne gratuits.
Le cours LLM offre une approche structurée de l’apprentissage. Il propose une gamme de ressources, notamment des didacticiels, des vidéos, des blocs-notes et des articles, tous disponibles dans un référentiel GitHub pratique.
Cette collection de cours gratuits offre une multitude de ressources à tous ceux qui souhaitent démarrer leur carrière en science des données, en ingénierie des données, en apprentissage automatique, en MLOps et en LLMOps. Avec des cours couvrant la théorie, les outils, les exemples et la mise en œuvre dans le monde réel, ces parcours de carrière à votre rythme ont quelque chose de précieux à offrir aux professionnels débutants et chevronnés.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un spécialiste des données certifié qui aime créer des modèles d'apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et la rédaction de blogs techniques sur les technologies d'apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d'une maîtrise en gestion de la technologie et d'un baccalauréat en génie des télécommunications. Sa vision est de créer un produit d'IA utilisant un réseau de neurones graphiques pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.
- Contenu propulsé par le référencement et distribution de relations publiques. Soyez amplifié aujourd'hui.
- PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
- PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
- PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
- PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
- La source: https://www.kdnuggets.com/collection-of-free-courses-to-learn-data-science-data-engineering-machine-learning-mlops-and-llmops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-free-courses-to-learn-data-science-data-engineering-machine-learning-mlops-and-llmops
