Проект «Прикладная наука о данных и машинное обучение»

Превращение теоретических знаний в структурированный, реальный проект — это самый эффективный способ продемонстрировать свою готовность к карьере в области данных. Этот курс проведет вас через весь жизненный цикл проекта в области науки данных, от определения бизнес-проблемы до развертывания модели прогнозирования. С помощью подробных письменных объяснений и упражнений по структурированному коду вы преобразуете необработанные данные в полезные бизнес-аналитики. Вы научитесь очищать беспорядочные наборы данных, выполнять исследовательский анализ данных и создавать надежные модели машинного обучения с использованием современных библиотек Python и стандартных рабочих процессов. Что вы узнаете: - Понять основные термины науки данных, жизненные циклы проектов и способы решения бизнес-проблем - Очистка и предварительная обработка сложных наборов данных с использованием современных методов манипулирования данными в Python - Выполнять исследовательский анализ данных для обнаружения скрытых закономерностей и анализа ключевых тенденций с помощью кода - Создание и оптимизация моделей машинного обучения с использованием структурированных конвейеров Scikit-Learn - Оценка производительности модели с использованием современных метрик для обеспечения надежности и точности - Структурировать и документировать свой окончательный проект как профессиональный портфель Курс начинается с основных определений и концепций планирования проекта, а затем шаг за шагом проходит через ввод данных, анализ, построение модели и окончательную оценку. Каждый этап подкрепляется письменными обзорами кода и концептуальными проверками. Этот курс предназначен для начинающих, которые имеют базовое понимание Python и хотят применить свои навыки к всеобъемлющему, практическому проекту. Предыдущий опыт машинного обучения не требуется. Начните создавать свой портфель науки данных сегодня и превратить свои концептуальные знания в практическую витрину.