Wettbewerbspraxis für Data Science: Lösungen für maschinelles Lernen

Dieser textbasierte Kurs führt Sie Schritt für Schritt durch die Analyse, Modellierung und Lösung praktischer Machine Learning-Aufgaben und zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Daten mit der neuesten Technologie auswerten und analysieren können. Sie beginnen mit dem Aufbau eines soliden Verständnisses der Kernterminologie des maschinellen Lernens, der Datenverarbeitungskonzepte und der Basisauswertungstechniken, bevor Sie sich praktischen Problemlösungen widmen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte, Metriken und Validierungstechniken für maschinelles Lernen - Analysieren Sie komplexe Datensätze und führen Sie effektives Feature Engineering durch - Wenden Sie moderne Datenmanipulationswerkzeuge an, um strukturierte Daten zu bereinigen und vorzubereiten - Erstellen, bewerten und optimieren Sie Basisvorhersagemodelle - Üben Sie strukturierte Problemlösungs-Workflows mit klaren schriftlichen Code-Unterbrechungen Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und führt Schritt für Schritt durch schriftliche Lösungen für wettbewerbsfähige Datenwissenschaftsaufgaben. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und aufstrebende Datenenthusiasten mit grundlegender Python-Kenntnis und erfordert keine vorherige Erfahrung mit maschinellem Lernen.