Введение в науку о данных с MATLAB и AWS

Современные организации полагаются на решения, основанные на данных, но начать заниматься наукой о данных может быть сложно. Этот курс упрощает этот путь, обучая вас анализировать данные и создавать предиктивные модели с помощью MATLAB. Вы перейдете от понимания основных терминов науки о данных к импорту, очистке и визуализации наборов данных. С помощью четких объяснений и практических примеров кода вы научитесь применять алгоритмы машинного обучения и использовать облачные ресурсы для эффективного масштабирования задач обработки данных. Что вы узнаете: - Понимание основополагающих концепций науки о данных, терминологии и жизненного цикла проекта машинного обучения. - Подготовка и очистка необработанных наборов данных с использованием интуитивно понятных инструментов обработки данных MATLAB с низким уровнем кода. - Создание регрессионных и классификационных моделей с использованием интерактивных рабочих процессов машинного обучения. - Визуализация сложных тенденций данных с использованием современных живых скриптов и встроенных функций построения графиков. - Масштабирование вычислений путем интеграции рабочих процессов MATLAB с облачным хранилищем и вычислительными ресурсами AWS. - Анализ производительности моделей и изучение того, как выбрать правильный алгоритм для ваших конкретных бизнес-задач. Курс начинается с основных определений и методов подготовки данных, прежде чем перейти к практическим рабочим процессам машинного обучения. Затем вы изучите, как масштабировать свои проекты с использованием облачной интеграции и современной автоматизации рабочих процессов. Этот курс полностью разработан для начинающих, и предварительный опыт в науке о данных или продвинутом программировании не требуется. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть возможности науки о данных в ваших профессиональных проектах.