Programowanie dla nauki o danych i uczenia maszynowego

W miarę powiększania się zbiorów danych, tradycyjne języki skryptowe często borykają się z problemem szybkości wykonywania kodu, co zmusza programistów do przepisywania go w językach niższego poziomu. Ten kurs oparty na tekście wprowadza Cię do Julii, nowoczesnego języka stworzonego specjalnie dla wysokowydajnych obliczeń naukowych, analizy danych i uczenia maszynowego. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i praktycznym fragmentom kodu opanujesz podstawowe pojęcia Julii przed zanurzeniem się w rzeczywistych zadaniach dotyczących danych.Postępujesz od podstawowej składni i systemów typów do zaawansowanej manipulacji danymi i modelowania statystycznego, dając Ci solidny zestaw narzędzi do nowoczesnej nauki o danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową składnię Julii, zmienne, przepływy sterujące i unikalny system typów - Efektywnie zarządzaj pakietami, środowiskami i zewnętrznymi zależnościami - Manipuluj wielowymiarowymi tablicami i wykonuj operacje algebry liniowej - Analizuj i czyść zbiory danych tabelarycznych za pomocą ekosystemu DataFrames - Wdrażaj modele statystyczne, w tym regresję liniową i wielokrotną - Zoptymalizuj szybkość wykonania przy użyciu wielu zasad wysyłki i stabilności typu Kurs zaczyna się od podstawowej konfiguracji, niezbędnej terminologii i podstawowych struktur danych, a następnie krok po kroku prowadzi przez manipulację danymi, koncepcje wizualizacji i przepływy pracy uczenia maszynowego.Zaprojektowany w całości dla początkujących, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia z Julią - tylko podstawowe zrozumienie koncepcji programowania. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować przyszłość wysokowydajnej analizy danych.