Python Machine Learning und Predictive Analytics für Einsteiger

Maschinelles Lernen verändert die Art und Weise, wie Branchen Entscheidungen treffen. Der Einstieg in die Mathematik und den Code kann jedoch überwältigend sein. Dieser Kurs gliedert komplexe Algorithmen in klare, schrittweise Python-Erklärungen und schriftliche Code-Beispiele auf. Sie lernen, wie Sie Daten bereinigen, Funktionen entwickeln und Kernalgorithmen mithilfe von Branchenstandardbibliotheken implementieren, und entwickelt die praktischen Fähigkeiten, die zur Lösung von analytischen Problemen in der Praxis erforderlich sind. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens, einschließlich überwachter und unüberwachter Lernparadigmen. - Bereiten Sie Rohdatensätze mit modernen Datenvorverarbeitungstechniken und Feature Engineering vor und bereinigen Sie sie. - Erstellen Sie Vorhersagemodelle mit linearer Regression, logistischer Regression und Entscheidungsbäumen. - Bewerten Sie die Modellleistung genau mit Präzision, Recall, F1-Score und ROC-Kurven. - Wenden Sie Pipeline-Designmuster an, um reproduzierbare Datenworkflows sicherzustellen und Datenlecks zu vermeiden. - Implementieren Sie grundlegende neuronale Netze und Clustering-Algorithmen für komplexe Mustererkennung. Der Lehrplan beginnt mit der grundlegenden Terminologie und Datenaufbereitung, bevor Sie sich der praktischen Vorhersagemodellierung widmen.Sie werden von einfachen linearen Modellen zu komplexen Ensemblemethoden übergehen und mit Modellbewertung und Pipeline-Design abschließen. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger im Bereich Machine Learning, angehenden Datenanalysten und Softwareentwickler, die ihre Fähigkeiten in die prädiktive Analyse erweitern möchten. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um das Potenzial der prädiktiven Modellierung mit Python zu erschließen.