Manipulacja danymi i uczenie maszynowe: pośrednie przepływy pracy Pythona

Dane rzadko są czyste lub gotowe do modelowania, a wyjście poza podstawową analizę wymaga solidnych umiejętności manipulacji. Ten kurs tekstowy wypełnia lukę między podstawowymi skryptami Pythona a uporządkowanymi potokami uczenia maszynowego.\n\nBędziesz przechodzić od prostego czyszczenia danych do budowania kompleksowych procesów przygotowywania danych i uczenia się maszyn. Dowiesz się, jak radzić sobie ze złożonymi zestawami danych, projektować wysokiej jakości funkcje i trenować modele predykcyjne z pewnością.\n\nCzego się nauczysz:\n- Czyść i przekształcaj złożone zestawy danych za pomocą zaawansowanych technik pandy i nowoczesnych operacji ram danych.\n- Projektuj skuteczne funkcje z surowych danych kategorii, liczbowych i daty, aby poprawić Zastosuj algorytmy uczenia maszynowego do klasyfikacji i regresji.\n- Oceń wydajność modelu za pomocą solidnej walidacji krzyżowej i odpowiednich wskaźników.\n - Stwórz czysty, powtarzalny kod uczenia się maszyn za pomoca potoków i nowoczesnych standardów formatowania Pythona.\n Techniki zapobiegania wyciekom danych i zapewnienia niezawodności modelu.\n\nZaczynamy od podstawowych definicji, kluczowej terminologii i podstawowych koncepcji manipulacji danymi, zanim systematycznie przejdziemy do inżynierii cech, treningu modelu i oceny. Poprzez pisemne wyjaśnienia i praktyczne scenariusze kodu zbudujesz solidne podstawy w nowoczesnych przepływach danych.\n\nTen kurs jest przeznaczony dla uczniów z podstawową wiedzą Pythona, którzy chcą rozszerzyć swoje możliwości w zakresie danych. Nie jest wymagana zaawansowana matematyka ani wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym.\n\nZacznij czytać już dziś, aby podnieść swoje umiejętności manipulacji danymi i uczenia maszynowego.