Fondamenti di scienza dei dati e apprendimento automatico

Pronto a trasformare i dati grezzi in informazioni significative ma non sai da dove iniziare?Questo corso fornisce un percorso chiaro nel mondo della scienza dei dati, insegnando i principi fondamentali e le abilità pratiche necessarie per lavorare con i dati in modo efficace. Alla fine di questo corso, comprenderai il flusso di lavoro completo della scienza dei dati.Sarai in grado di prendere un dataset, pulirlo e prepararlo per l'analisi, creare un modello di apprendimento automatico funzionale per fare previsioni e valutarne le prestazioni, tutto attraverso spiegazioni chiare basate su testo ed esercizi pratici. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della scienza dei dati, dell'apprendimento automatico e delle loro applicazioni nel mondo reale. - Praticare la pulizia, la manipolazione e le tecniche di esplorazione dei dati utilizzando la libreria panda in Python. - Crea i tuoi primi modelli predittivi per attività di regressione e classificazione con scikit-learn. - Impara a valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche standard per comprendere la sua efficacia. - Applicare tecniche di ingegneria delle funzionalità fondamentali per migliorare il potere predittivo del modello. - Cogliere le basi dell'ingegneria rapida per sfruttare modelli di linguaggio di grandi dimensioni per attività di analisi dei dati. Questo corso inizia con la terminologia essenziale e i concetti fondamentali prima di passare alle abilità pratiche.Passerai dalla comprensione dei tipi di dati alla creazione e al test dei tuoi modelli di apprendimento automatico attraverso una serie di lezioni scritte ed esercizi di codifica. Questo corso è progettato per principianti assoluti.Non è richiesta alcuna esperienza precedente in data science, apprendimento automatico o statistiche.Una familiarità di base con la programmazione Python è utile ma non necessaria per iniziare. Inizia oggi stesso il tuo viaggio nel mondo dei dati.