Прикладная наука о данных: Python, бизнес-аналитика и стратегия облачных вычислений

В сегодняшней экономике, основанной на данных, одних технических навыков недостаточно; успех требует способности переводить сложные данные в стратегическую бизнес-ценность. Этот курс ликвидирует разрыв между чистым программированием и практическим бизнес-приложением, обучая вас, как решать реальные проблемы с помощью современного набора инструментов науки данных. Вы превратитесь из новичка в профессионала, грамотно использующего данные, способного выявлять возможности, эффективно обрабатывать информацию и предоставлять аналитические данные для обеспечения роста. Сосредоточив внимание на логике анализа, вы научитесь ориентироваться во всем жизненном цикле данных в различных отраслях, таких как финансы, маркетинг и здравоохранение. * Понять основную терминологию науки данных и то, как аналитика создает ценность в бизнес-контексте. * Применение Python для манипуляции данными с использованием библиотек, таких как Pandas и NumPy, при одновременном принятии современных стандартов кодирования, таких, как подсказки типов. * Основы статистической деятельности и проверка гипотез для подтверждения обоснованности предположений, касающихся хозяйственной деятельность. * Создание моделей машинного обучения для решения общих проблем, таких как утечка клиентов, обнаружение мошенничества и оптимизация ценообразования. * Управление различными источниками данных, включая базы данных SQL, системы NoSQL и облачное хранение на AWS. * Практика основы инженерии данных для перемещения информации из сырьевых форматов в чистые, структурированные среды. * Разработка аналитических рабочих процессов, которые интегрированы с современными моделями облачных вычислений и развертывания. Курс начинается с основ Python, затем вы узнаете о продвинутой обработке данных и статистической теории. Затем вы изучите практические аспекты машинного обучения и облачной интеграции с помощью письменных объяснений и логических упражнений. Этот курс предназначен для начинающих, которые хотят получить всеобъемлющий вход в мир науки данных и бизнес-аналитики. Не требуется предварительного программирования или статистического опыта. Начните свое путешествие в области науки данных и научитесь создавать решения, которые имеют значение.