Основы науки данных с Python и Scikit-Learn

Готовы вступить в мир науки данных, но не уверены, с чего начать? Этот курс предоставляет четкий путь к пониманию и применению основных инструментов торговли, используя самые популярные библиотеки Python. Вы пройдете от основ работы с данными до создания и оценки своих первых моделей машинного обучения. К концу курса вы приобретете практические навыки работы с наборами данных, выявления полезной информации и составления прогнозов с помощью мощной библиотеки Scikit-Learn, что станет прочной основой для вашего путешествия в науку о данных. Что вы узнаете: - Обработка и очистка основных данных с помощью библиотеки Pandas. - Проведение исследовательского анализа данных (ЭДА) путем создания информативных визуализаций данных. - Понимание основных концепций машинного обучения, таких как регрессия и классификация. - Создание предсказуемых моделей с нуля с помощью интуитивного рабочего процесса Scikit-Learn. - Применять основные методы численных вычислений с NumPy. - Практика оценки эффективности модели с помощью основных метрик и методов. - Настройте чистую и изолированную среду Python для ваших проектов по науке о данных. Курс начинается с основных понятий, знакомя вас с основными библиотеками и структурами данных. Оттуда вы будете продвигаться через практические упражнения по анализу данных, визуализации и, наконец, построению и тестированию моделей машинного обучения. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих. Для начала не требуется предыдущий опыт в области науки данных, машинного обучения или программирования. Начните свое путешествие в науку данных сегодня.