Введение в анализ данных и машинное обучение с помощью Python

Данные есть везде, но их анализ не должен быть похожим на расшифровку иностранного языка. В этом курсе все сложности анализа данных и машинного обучения изложены в ясной, интересной и понятной форме. Вы перейдете от человека, который просто смотрит на электронные таблицы, к практикующему, который может писать чистый код Python, чтобы очистить, проанализировать и извлечь предсказательную силу из данных. Вы овладеете основами современных конвейеров данных и алгоритмов машинного обучения, не теряясь в академическом жаргоне. Что вы узнаете: - Понять основные концепции науки данных, основополагающую статистику и основы программирования Python. - Эффективно очищать и манипулировать наборами данных с использованием современных библиотек Python и рабочих процессов датафреймов. - Выявление скрытых закономерностей, тенденций и корреляций в сложных массивах данных. - Создание и оценка базовых моделей машинного обучения для классификации и регрессии. - Применять современные передовые методы кодирования, включая подсказки типа Python и чистые настройки среды. - Практика обработки данных с помощью структурированных, поэтапных письменных упражнений. Курс начинается с основных терминов, определений и основного синтаксиса Python. Затем вы пройдете пошаговый путь от манипуляции необработанными данными до понимания того, как работают модели машинного обучения. Этот курс предназначен исключительно для начинающих, не имеющих предыдущего опыта программирования или науки о данных. Любой, кто хочет получить четкое, свободное от жаргона введение в анализ данных Python, найдет это доступным. Начните читать сегодня, чтобы узнать больше о своих данных.