Анализ данных и машинное обучение с помощью Python, Pandas и NumPy

Данные являются основой современного процесса принятия решений, но необработанные данные редко готовы к анализу. Чтобы превратить беспорядочные наборы данных в полезные выводы, вам нужно овладеть основными библиотеками экосистемы Python для науки о данных. Этот текстовый курс поможет вам перейти от абсолютного новичка к уверенной работе с данными, их визуализации и моделированию. Вы начнете с понимания основных понятий и ключевой терминологии, прежде чем перейдете к написанию чистого, эффективного кода на Python для решения задач с реальными данным. К концу курса вы научитесь очищать сложные наборы данных, проводить исследовательский анализ данных и создавать простые конвейеры машинного обучения. Что вы узнаете: - Понять основную терминологию науки данных, включая структуры данных и массивы, а также принципы упорядоченных данных. - Обрабатывать и очищать табличные данные с использованием датафреймов Pandas, индексирования и современных методов цепочки. - Эффективно выполнять числовые вычисления и операции с массивами с помощью NumPy. - Создание информативных визуализаций данных с использованием Matplotlib и Seaborn для обнаружения скрытых закономерностей. - Подготовка данных и построение фундаментальных моделей машинного обучения с использованием конвейеров Scikit-Learn. - анализировать данные временных рядов и устранять недостающие значения с использованием методов, соответствующих отраслевым стандартам. Курс начинается с основных понятий структур данных и статистической терминологии, а затем вы пройдете пошаговые письменные объяснения по обработке данных, визуализации и основам предсказывающего моделирования. Вы будете читать через ясные примеры кода и применять свои знания через практические письменные упражнения, предназначенные для укрепления вашего обучения. Этот курс предназначен для начинающих, которые только начинают знакомиться с наукой данных и аналитикой. Не требуется предыдущий опыт работы с Pandas или машинным обучением, хотя полезно знакомство с переменными и циклами Python. Начните свое путешествие в науку данных сегодня и узнайте, как преобразовать необработанные данные в мощные аналитические выводы.