Основы поиска данных: проектный подход

Хотите обнаружить скрытые закономерности и выводы из данных, но не знаете, с чего начать? Этот курс развеет мифы о мире анализа данных, проведя вас через теорию и практику полного, реального проекта. Вы получите прочное понимание всего процесса поиска данных. Работая над структурированным проектом, вы научитесь преобразовывать необработанные данные в полезные знания, переходя от первоначальных вопросов и подготовки данных к построению модели и интерпретации результатов. Что вы узнаете: - Понять основные концепции добычи данных, такие как классификация, кластеризация и регрессия. - Применять основные методы предварительной обработки данных для очистки и подготовки наборов данных для анализа. - Создание моделей предсказания с использованием фундаментальных алгоритмов с общими библиотеками Python. - Узнайте, как оценить производительность модели с помощью стандартных отраслевых показателей для измерения успеха. - овладеть структурированной основой для управления проектами по извлечению данных от начала до конца. - Изучение этических соображений, связанных с добычей данных, включая вопросы справедливости и конфиденциальности данных. Курс начинается с основных терминов и ключевых этапов проекта по анализу данных. Затем вы пройдете каждый шаг, применяя то, что вы узнали, к проекту с руководством от концепции до завершения. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих. Не требуется предыдущий опыт в области анализа данных или машинного обучения, хотя базовое знание концепций Python будет полезным. Начните свой путь в исследованиях, основанных на данных сегодня.