Les bases de la science des données avec Python et Scikit-Learn

Prêt à entrer dans le monde de la science des données, mais ne sachant pas par où commencer?Ce cours fournit un chemin clair pour comprendre et appliquer les outils de base du métier, en utilisant les bibliothèques les plus populaires de Python. Vous passerez des bases de la manipulation des données à la construction et à l'évaluation de vos premiers modèles d'apprentissage automatique.À la fin, vous aurez les compétences pratiques pour manipuler des ensembles de données, découvrir des informations et faire des prédictions à l'aide de la puissante bibliothèque Scikit-Learn, établissant une base solide pour votre parcours en science des données. Ce que vous apprendrez: - Manipulation et nettoyage des données de base avec la bibliothèque Pandas. - Effectuer une analyse exploratoire des données (EDA) en créant des visualisations de données informatives. - Comprendre les concepts de base de l'apprentissage automatique tels que la régression et la classification. - Construisez des modèles prédictifs à partir de zéro en utilisant le flux de travail intuitif de Scikit-Learn. - Appliquer des techniques fondamentales de calcul numérique avec NumPy. - Pratiquer l'évaluation des performances du modèle avec des mesures et des techniques essentielles. - Configurez un environnement Python propre et isolé pour vos projets de science des données. Le cours commence par des concepts fondamentaux, vous présentant les bibliothèques et les structures de données essentielles.De là, vous progresserez à travers des exercices pratiques d'analyse de données, de visualisation et, enfin, de construction et de test de modèles d'apprentissage automatique. Ce cours est conçu pour les débutants absolus, aucune expérience préalable en science des données, en apprentissage automatique ou en programmation n'est requise pour commencer. Commencez votre parcours dans la science des données dès aujourd'hui.