Python, SQL и машинное обучение для науки данных

Для получения полезной информации из сложных наборов данных требуется универсальный набор навыков, охватывающих программирование, управление базами данных и предсказывающий анализ. Это руководство предоставляет начинающим специалистам по данным необходимые навыки работы с Python, SQL и машинным обучением, не требуя предварительного технического опыта. Следуя подробным письменным объяснениям и фрагментам кода, вы будете уверенно работать с данными, запрашивать базы данных и создавать базовые модели. Что вы узнаете: • Изучите основные синтаксис Python, структуры данных, а также концепции функционального программирования для анализа данных. • Написать SQL запросы для получения, фильтрации, агрегирования и соединения данных в реляционных базах данных. • Выполнять очистку данных, преобразования и исследовательский анализ данных с использованием современных библиотек. • Применять основные алгоритмы машинного обучения для контролируемой классификации и регрессии задач. • Оценка производительности модели с использованием таких метрик, как точность, точность и восстановление. • Понимание новых концепций данных, включая вложения векторов и основные методы поиска. Курс начинается с четких определений ключевой терминологии, основных концепций программирования и принципов баз данных. По мере роста вашего понимания, теоретические уроки переходят в письменные практические упражнения для реальных сценариев. Разработан специально для абсолютно начинающих, начинающих аналитиков данных и будущих инженеров данных, ищущих полный фундаментальный фундамент. Начните читать сегодня, чтобы построить свой опыт в современной науке данных.