Stosowana nauka o danych i uczenie maszynowe Capstone Project

Przełożenie teoretycznej wiedzy z zakresu danych na uporządkowany, rzeczywisty projekt jest najskuteczniejszym sposobem wykazania gotowości do kariery w danych.Ten kurs prowadzi przez cały cykl życia projektu dotyczącego danych, od zdefiniowania problemu biznesowego po wdrożenie modelu predykcyjnego. Dzięki szczegółowym pisemnym wyjaśnieniom i uporządkowanym ćwiczeniom kodowym przekształcisz surowe dane w praktyczne informacje biznesowe.Dowiesz się, jak wyczyścić bałagan zestawów danych, przeprowadzić eksploracyjną analizę danych i zbudować solidne modele uczenia maszynowego za pomocą nowoczesnych bibliotek Pythona i standardowych przepływów pracy. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe terminologie nauki o danych, cykle życia projektu i jak opracowywać problemy biznesowe - Wyczyść i przetworz złożone zbiory danych za pomocą nowoczesnych technik manipulacji danymi w Pythonie - Wykonaj eksploracyjną analizę danych, aby odkryć ukryte wzorce i przeanalizować kluczowe trendy za pomocą kodu - Buduj i optymalizuj modele uczenia maszynowego za pomocą ustrukturyzowanych potoków Scikit-Learn - Oceń wydajność modelu za pomocą nowoczesnych wskaźników, aby zapewnić niezawodność i dokładność - Skonstruuj i udokumentuj swój ostateczny projekt jako profesjonalny portfel Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji i koncepcji planowania projektu, a następnie krok po kroku przechodzi przez pobieranie danych, analizę, budowanie modelu i ostateczną ocenę. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy mają podstawową wiedzę na temat Pythona i chcą zastosować swoje umiejętności do kompleksowego, praktycznego projektu.Nie jest wymagane wcześniejsze zaawansowane doświadczenie w uczeniu maszynowym. Zacznij budować swoje portfolio nauki danych już dziś i zamień swoją wiedzę koncepcyjną w praktyczną prezentację.