Applied Data Science with Python: Practical Analytics

Dane są tak cenne, jak wglądy, które można z nich wydobyć. Nauka czyszczenia, analizowania i modelowania danych za pomocą Python jest kluczem do odblokowania ich prawdziwego potencjału. Ten kurs poprowadzi Cię od podstawowych koncepcji danych do implementacji praktycznych modeli uczenia maszynowego. Przeczytasz krok po kroku wyjaśnienia, przeanalizujesz strukturalne przepływy pracy z danymi i nauczysz się stosować techniki predykcyjne do rzeczywistych scenariuszy, korzystając z nowoczesnych bibliotek Python. Czego się nauczysz: - Zrozumieć podstawowe koncepcje Data Science, podstawy statystyczne i niezbędne struktury danych - Czyścić i manipulować złożonymi zbiorami danych przy użyciu nowoczesnych, wydajnych konwencji bibliotek Python - Stosować algorytmy uczenia maszynowego nadzorowanego i nienadzorowanego do odkrywania wzorców i dokonywania prognoz - Analizować tekst i dane nieustrukturyzowane przy użyciu podstawowych technik przetwarzania języka naturalnego (NLP) - Oceniać wydajność modelu przy użyciu solidnych strategii walidacji i metryk - Implementować czysty, czytelny kod danych przy użyciu nowoczesnych praktyk Python i strukturalnych przepływów pracy Kurs rozpoczyna się od niezbędnej terminologii i technik przygotowania danych, a następnie przechodzi do eksploracyjnej analizy danych i praktycznej implementacji uczenia maszynowego. Poznasz realistyczne scenariusze poprzez pisemne przejścia przez kod i ćwiczenia koncepcyjne. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących z podstawową znajomością Python, którzy chcą przejść do Data Science. Nie jest wymagane zaawansowane tło matematyczne ani statystyczne. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować swój praktyczny zestaw narzędzi Data Science.