Портфолио Data Science: от датасета Kaggle до приложения Streamlit

Чтобы выделиться в области Data Science, недостаточно просто уметь обучать модели; вам нужно продемонстрировать свою способность создавать и делиться рабочими приложениями. Этот текстовый курс проведет вас через создание полного проекта для портфолио Data Science с нуля. Вы начнете с необработанных файлов датасета Kaggle и преобразуете их в развернутое, интерактивное веб-приложение с использованием Python и Streamlit. Попутно вы изучите основные современные практики разработки, включая настройку виртуальных окружений и написание чистого, поддерживаемого кода. Что вы узнаете: - Поймете основополагающие концепции обработки данных и рабочих процессов машинного обучения. - Обработаете и проанализируете датасеты, используя современные методы манипулирования данными в Python. - Создадите интерактивные веб-приложения с использованием фреймворка Streamlit. - Управляете зависимостями проекта с помощью современных инструментов виртуальных окружений. - Развернете готовое приложение в интернете, чтобы другие могли с ним взаимодействовать. - Напишете чистый, читаемый код с type hints для обеспечения профессионального качества. Курс начинается со введения в основную терминологию данных и настройку окружения, прежде чем перейти к практической очистке данных, построению моделей и разработке приложений. Вы будете следовать пошаговым письменным инструкциям и фрагментам кода, чтобы собрать свой проект по частям. Этот курс предназначен для абсолютных новичков и начинающих специалистов по данным без предыдущего опыта развертывания. Начните создавать свое интерактивное портфолио Data Science уже сегодня.