Наука данных на основе проектов с Python

Готовы ли вы выйти за рамки теории науки данных и начать создавать реальные рабочие приложения? Этот курс предназначен для создания портфеля проектов машинного обучения, который поможет вам пройти путь от первой строки кода до развернутого приложения. В ходе практических занятий вы изучите весь жизненный цикл решения для анализа данных. Вы будете практиковаться в очистке данных, обучении предсказывающих моделей, их упаковке в веб-интерфейс и обеспечении доступа к ним в Интернете. К концу курса вы будете уверены в своих силах и сможете доказать свои навыки в целом ряде проектов. Что вы узнаете: - Применять основные библиотеки Python, такие как Pandas и Scikit-learn, для манипуляции данными и обучения моделей. - Создание моделей предсказания для различных задач, включая классификацию, регрессию и обработку естественного языка (NLP). - Разработайте веб-приложения для своих моделей с использованием фреймворков Flask и Django. - Понять основы настройки изолированных сред Python для воспроизводимых проектов. - Контейнеризуйте свои приложения с Docker для последовательных и предсказуемых развертываний. - Разверните свои готовые веб-приложения для машинного обучения в облачные сервисы, такие как AWS. - Практика решения различных, реальных проблем с данными, от анализа изображений до систем рекомендаций. Этот курс начинается с основных концепций науки данных и веб-разработки, а затем вы пройдете через серию все более сложных проектов. Каждый проект представляет собой новый вызов и укрепляет ваше обучение через практическое применение. Этот курс предназначен для начинающих. Все, что вам нужно, это базовое знание Python. Не требуется предыдущий опыт в области науки данных, машинного обучения или веб-разработки. Начните создавать свой портфель науки данных сегодня.