実世界応用を伴うデータサイエンスと機械学習

データは現代のイノベーションの背後にある駆動力であるが，生の数字を行動可能な知性に変換するには，構造化されたアプローチが必要である。このコースでは，データサイエンスと機械学習の基本的な概念を，プログラミングの経験が必要なことなく，説明します。 統計学の基本的な概念を理解してから，きれいなＰｙｔｈｏｎコードを書き，現代的なデータ構造を操作し，予測モデルを構築するまでの過程を学び，また，これらのモデルが医療や工業製造などの専門分野における複雑な問題を解決するためにどのように応用されるかを学ぶ。 学ぶことは 基礎的なデータサイエンスの概念，統計的基礎，機械学習ライフサイクルを理解する。 複雑なデータセットをクリーンアップ、操作、分析するために、最新のデータライブラリを使用して、クリーンなPythonコードを書きます。 分類，回帰，クラスタリングのための機械学習モデルを構築し評価する ニューラルネットワークの基礎を探求し，ディープ学習が非構造化データ問題をどのように解くかを理解する。 製造業や医療分野のドメイン特有のシナリオにデータサイエンスの方法論を適用する。 モデルのバージョン化，追跡，展開準備に関する基本的なＭＬＯｐｓの実践を実装する。 まず，データ解析の基礎となる定義とデータ解析の基本を説明し，次にモデル構築，ニューラルネットワーク，業界特有のケーススタディなどを説明する。 これは，データサイエンスの分野に入りたい初心者に向けて設計されたもので，プログラミングや高度な数学の知識は必要としない。 データサイエンスと機械学習の世界への旅を今日から始めましょう。