Основы науки о данных

Принятие решений на основе данных лежит в основе современной индустрии, однако освоение области науки о данных может показаться сложным из-за сочетания математики, программирования и анализа. Этот курс разбивает эти сложные идеи на понятные и доступные концепции, помогая вам заложить прочный фундамент с нуля. Вы перейдете от полного новичка к уверенному специалисту по работе с данными, способному очищать неструктурированные наборы данных, проводить разведочный анализ данных и обучать модели машинного обучения. Попутно вы также научитесь структурировать свои конвейеры обработки данных, используя современные методы Python, и поймете, как наука о данных вписывается в современный ландшафт технологий, основанных на искусственном интеллекте. Что вы узнаете: - Понимание основных математических и статистических принципов анализа данных - Очистка и обработка исходных данных с использованием современных библиотек Python и структур DataFrame - Проведение разведочного анализа данных для выявления тенденций, закономерностей и аномалий - Создание и оценка базовых моделей машинного обучения для классификации и регрессии - Применение современных методов кодирования, включая подсказки типов и структурированные конвейеры, для более чистых рабочих процессов обработки данных - Изучение современных концепций данных, включая введение в векторные базы данных и операции машинного обучения (MLOps) Учебная программа начинается с основной терминологии и статистических основ, а затем шаг за шагом переходит к обработке данных, разведочному анализу и практическим рабочим процессам машинного обучения. Этот курс предназначен для абсолютных новичков без предварительного опыта в области науки о данных, которые хотят получить структурированное, текстовое введение в эту область. Начните свое путешествие в мир данных сегодня и откройте для себя силу аналитических выводов, основанных на данных.