Fondamenti di scienza dei dati con Python e apprendimento automatico

Iniziare una carriera nella scienza dei dati richiede la padronanza di entrambi i concetti statistici e le abilità pratiche di programmazione.Questo corso fornisce un percorso completo e fondamentale nel campo. Entro la fine di questo programma, si possiede le conoscenze critiche necessarie per strutturare i problemi di dati, implementare soluzioni utilizzando Python, e interpretare con sicurezza i risultati degli algoritmi di apprendimento automatico fondamentali. Cosa imparerai: * Comprendere i passaggi essenziali del ciclo di vita della scienza dei dati, dall'acquisizione dei dati alla distribuzione del modello. * Master di programmazione Python di base, tra cui la configurazione di ambiente robusto e l'uso efficace di suggerimenti di tipo per codice pulito. * Applicare librerie standard come NumPy e Pandas per la pulizia, la trasformazione e l'analisi esplorativa dei dati. * Costruire, addestrare e valutare i modelli di apprendimento automatico classici supervisionati e non supervisionato utilizzando Scikit-learn. * Praticare l'interpretazione delle metriche del modello e comunicare chiaramente i risultati analitici al pubblico tecnico e non tecnico. * Configurare la persistenza del modello di base e i modelli di serializzazione per la semplice disponibilità di MLOps. Il contenuto inizia con la terminologia di base e la configurazione dell'ambiente di sviluppo, quindi progredisce attraverso tecniche di manipolazione dei dati, modellazione statistica e progetti pratici progettati per solidificare la comprensione.Questo corso è progettato esclusivamente per principianti senza esperienza precedente in programmazione o scienza dei dati. Tutti i concetti fondamentali sono spiegati in modo chiaro e sistematico.Inizia il tuo viaggio verso diventare un esperto di dati oggi.