Методология науки данных: думайте и решайте как ученый данных

Для успеха в науке данных вам нужно не только навыки программирования; вы должны знать, как подходить к сложным проблемам систематически. Этот курс научит вас структурированному мышлению и проверенным методологиям, которые профессиональные ученые используют для решения реальных проблем. В этом всеобъемлющем текстовом руководстве вы перейдете от написания изолированных сценариев к выполнению проектов структурированных данных. Вы узнаете, как определять бизнес-требования, собирать и готовить данные, создавать и оценивать модели и развертывать решения с использованием стандартных для отрасли платформ. Что вы узнаете: - Понять основную терминологию и основополагающие концепции методологий науки о структурированных данных. - Применять рамки CRISP-DM и фундаментальные методологии науки данных к реальным бизнес-сценариям. - Формулировать четкие вопросы, основанные на данных, из неясных бизнес-проблем. - Анализ этапов сбора, подготовки и моделирования данных для обеспечения высококачественных результатов. - Оценка эффективности модели и план успешного развертывания и мониторинга. - Интегрировать современные методы воспроизводимости, документации и этических соображений данных в свой рабочий процесс. Этот курс начинается с основных определений и концепций, а затем постепенно провожает вас через каждую фазу жизненного цикла науки о данных. Вы будете учиться с помощью четких письменных объяснений, концептуальных разбивок и практических сценариев. Этот курс полностью предназначен для начинающих, и не требует предварительного опыта программирования или продвинутой математики. Начните читать сегодня, чтобы создать прочную, методическую основу для вашего путешествия в науку данных.