Основы науки данных и машинного обучения

Готовы ли вы превратить необработанные данные в полезные знания, но не знаете, с чего начать? Этот курс откроет вам путь в мир науки о данных, научит вас основным принципам и практическим навыкам, необходимым для эффективной работы с данными. К концу курса вы овладеете всеми этапами работы с данными. Вы сможете взять набор данных, очистить и подготовить его к анализу, создать функциональную модель машинного обучения для прогнозирования и оценить ее производительность. Что вы узнаете: - Понять основные концепции науки данных, машинного обучения и их применения в реальном мире. - Практикуем методы очистки, манипулирования и исследования данных с использованием библиотеки pandas в Python. - Создание первых моделей предсказания для задач регрессии и классификации с помощью scikit-learn. - Научитесь оценивать производительность модели с помощью стандартных метрик, чтобы понять ее эффективность. - Примените основные методы инженерии особенностей для улучшения предсказуемости модели. - Понять основы быстрого проектирования для использования больших языковых моделей для задач анализа данных. Этот курс начинается с основных терминов и концепций, а затем переходит к практическим навыкам. Вы пройдете путь от понимания типов данных до создания и тестирования собственных моделей машинного обучения с помощью серии письменных уроков и упражнений по программированию. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих. Не требуется предыдущий опыт в области науки данных, машинного обучения или статистики. Базовое знание программирования Python полезно, но не обязательно для начала. Начните свое путешествие в мир данных сегодня.