Projektbasierte Data Science mit Python

Sind Sie bereit, über die Theorie der Datenwissenschaft hinauszugehen und mit der Erstellung greifbarer, funktionierender Anwendungen zu beginnen?Dieser Kurs soll Sie dazu bringen, ein Portfolio von Machine Learning-Projekten zu erstellen, das Sie von der ersten Codezeile bis zur bereitgestellten Anwendung führt. In einer Reihe von praktischen Projekten lernen Sie den gesamten Lebenszyklus einer Data Science-Lösung kennen: Sie üben die Datenbereinigung, das Training von Vorhersagemodellen, das Einbinden in eine Weboberfläche und die Online-Bereitstellung. Am Ende haben Sie das nötige Selbstvertrauen und eine Sammlung von Projekten, um Ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Was Sie lernen werden: - Wenden Sie Python-Kernbibliotheken wie Pandas und Scikit-learn für die Datenmanipulation und das Modelltraining an. - Erstellen Sie prädiktive Modelle für verschiedene Aufgaben, einschließlich Klassifizierung, Regression und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). - Entwickeln Sie Webanwendungs-Backends für Ihre Modelle mit den Frameworks Flask und Django. - Verstehen Sie die Grundlagen für das Einrichten isolierter Python-Umgebungen für reproduzierbare Projekte. - Containerisieren Sie Ihre Anwendungen mit Docker für konsistente und vorhersagbare Bereitstellungen. - Stellen Sie Ihre fertigen Machine Learning-Webanwendungen für Cloud-Services wie AWS bereit. - Üben Sie die Lösung verschiedener, realer Probleme mit Daten, von der Bildanalyse bis zu Empfehlungssystemen. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten der Datenwissenschaft und Webentwicklung, bevor Sie durch eine Reihe von zunehmend komplexeren Projekten geführt werden, die Sie durch praktische Anwendungen herausfordern und verstärken. Dieser Kurs ist für Anfänger gedacht, die nur grundlegende Kenntnisse in Python haben. Vorkenntnisse in Data Science, Machine Learning oder Webentwicklung sind nicht erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihr Data Science-Portfolio auf.