Практическая наука данных с Python

Хотите раскрыть истории, скрытые в необработанных данных? Этот курс предоставляет фундаментальные навыки Python, необходимые для начала путешествия в науке данных, направляя вас от основных концепций к практическому применению. Вы узнаете, как работать со сложными наборами данных, создавать проницательные визуализации и применять основные алгоритмы машинного обучения для прогнозирования. К концу этого курса вы получите прочные практические знания о основных инструментах и методах, используемых учеными по данным каждый день. Что вы узнаете: - Эффективно манипулировать и анализировать наборы данных с помощью библиотек NumPy и Pandas. - Создание широкого спектра статических и интерактивных визуализаций данных с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly. - Понять основные концепции машинного обучения и построить предсказывающие модели с использованием Scikit-Learn. - Практикуются основные методы очистки и предварительной обработки данных для подготовки данных реального мира для анализа. - Применять структурированный, сквозной рабочий процесс для решения проблем науки данных от начала до конца. - Изучить основные концепции в области обработки естественного языка (NLP) и системы рекомендаций. Этот курс начинается с основ структур данных, а затем систематически продвигается через анализ данных и принципы визуализации и машинного обучения. Каждая тема объясняется в виде четкого текста и практических примеров кода. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих. Не требуется предыдущий опыт в области науки данных или программирования, просто любопытство, чтобы учиться от данных. Начните читать сегодня и построить свой фундамент в науке данных.