Podstawy nauki o danych z Pythonem i uczeniem maszynowym

Rozpoczęcie kariery w dziedzinie nauki o danych wymaga opanowania zarówno koncepcji statystycznych, jak i praktycznych umiejętności programowania.Ten kurs zapewnia kompletną, podstawową ścieżkę w tej dziedzin... [+] Pod koniec tego programu będziesz posiadać krytyczną wiedzę potrzebną do strukturyzowania problemów z danymi, wdrażania rozwiązań za pomocą Pythona i pewnego interpretowania wyników podstawowych algorytmów uczenia maszynowego. Czego się nauczysz: * Zrozum podstawowe etapy cyklu życia danych, od pozyskiwania danych po wdrażanie modelu. * Mistrz podstawowego programowania Pythona, w tym solidnej konfiguracji środowiska i skutecznego wykorzystania wskazówek dotyczących czystego kodu. * Zastosuj standardowe biblioteki, takie jak NumPy i Pandas, w celu wydajnego czyszczenia danych, transformacji i eksploracyjnej analizy danych. * Budowanie, szkolenie i ocena klasycznych nadzorowanych i nienadzorowanych modeli uczenia maszynowego za pomocą Scikit-learn. * Ćwicz interpretację metryk modelu i przekazywanie wyników analizy w sposób przejrzysty dla odbiorców technicznych i nietechnicznych. * Konfigurowanie podstawowych wzorców trwałości i serializacji modelu dla prostej gotowości MLOps. Treść zaczyna się od podstawowej terminologii i konfiguracji środowiska programistycznego, a następnie przechodzi przez techniki manipulacji danymi, modelowanie statystyczne i praktyczne projekty mające na celu utrwalenie zrozumienia.Ten kurs jest przeznaczony wyłącznie dla początkujących bez wcześniejszego doświadczenia w programowaniu lub nauce o danych. Wszystkie podstawowe pojęcia są wyjaśnione jasno i systematycznie.Rozpocznij swoją podróż w kierunku zostania biegłym naukowcem danych już dziś.