Executive Development Programme in Data Analysis: Gradient Descent
-- अभी देख रहे हैंThe Executive Development Programme in Data Analysis, focusing on Gradient Descent, is a vital certificate course designed to empower professionals with in-demand data analysis skills. This programme emphasizes the optimization technique, Gradient Descent, which is essential for minimizing loss functions in machine learning models.
4,672+
Students enrolled
GBP £ 149
GBP £ 215
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इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
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साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
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पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
• Unit 1: Introduction to Data Analysis – Understanding the basics of data analysis, its importance, and the role of data analysis in business decision making.
• Unit 2: Introduction to Gradient Descent – Understanding the concept of gradient descent, its importance, and how it is used in data analysis.
• Unit 3: Mathematical Foundations of Gradient Descent – Covering the mathematical concepts and formulas used in gradient descent, including differentiation and optimization.
• Unit 4: Implementing Gradient Descent – Learning how to implement gradient descent in practice, including choosing the learning rate and handling multiple variables.
• Unit 5: Stochastic Gradient Descent – Understanding the concept of stochastic gradient descent, its benefits, and how it differs from standard gradient descent.
• Unit 6: Advanced Gradient Descent Techniques – Covering advanced topics in gradient descent, such as momentum, adaptive learning rates, and regularization.
• Unit 7: Practical Applications of Gradient Descent – Exploring real-world examples of how gradient descent is used in data analysis, including linear regression and logistic regression.
• Unit 8: Troubleshooting Gradient Descent – Learning how to identify and solve common problems that can arise when implementing gradient descent, such as vanishing or exploding gradients.
• Unit 9: Optimization Algorithms – Understanding alternative optimization algorithms, such as conjugate gradient and BFGS, and comparing them to gradient descent.
• Unit 10: Evaluating Model Performance – Learning how to evaluate the performance of a model trained using gradient descent, including metrics such as mean squared error and accuracy.
करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
- डिजिटल प्रमाणपत्र
- कोर्स सामग्री
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