Основы науки данных: анализ данных, машинное обучение и инструменты разработки

Современная наука о данных требует как аналитических навыков, так и надежных методов разработки программного обеспечения. Этот курс посвящен ключевым методам анализа данных, основным алгоритмам машинного обучения и основным инструментам разработчика, используемым для создания, управления и совместного использования воспроизводимых проектов данных. Вы узнаете, как очистить и проанализировать данные, тренировать базовые модели предсказания и эффективно управлять средой разработки. Что вы узнаете: Понимание основной терминологии и основных концепций в анализе данных и машинном обучении; Исследование и обобщение наборов данных с помощью методов структурированного манипулирования данными; Создание и оценка основных моделей предсказания для задач классификации и регрессии; Навигация по файловым системам и эффективное запуск сценариев с помощьют команды терминала В рамках курса вы узнаете: как создавать и управлять проектами с использованием Git; как создаваться и управляться с проектами в Docker; как управлять и создавать проекты с использование Docker. Этот курс разработан специально для новичков, не имеющих опыта работы с программами или данными. Сделайте первый шаг к овладению анализом данных и современными инструментами разработчика уже сегодня.