Прикладная наука о данных с Python: Практическая аналитика

Данные имеют ценность только благодаря той информации, которую вы из них извлекаете. Обучение очистке, анализу и моделированию данных с помощью Python — ключ к раскрытию их истинного потенциала. Этот курс проведет вас от фундаментальных концепций данных к реализации практических моделей машинного обучения. Вы будете читать пошаговые объяснения, анализировать рабочие процессы структурированных данных и научитесь применять методы прогнозирования к реальным сценариям, используя современные библиотеки Python. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций науки о данных, статистических основ и основных структур данных - Очистка и манипулирование сложными наборами данных с использованием современных, эффективных соглашений библиотек Python - Применение алгоритмов контролируемого и неконтролируемого машинного обучения для обнаружения закономерностей и прогнозирования - Анализ текста и неструктурированных данных с использованием фундаментальных методов обработки естественного языка - Оценка производительности модели с использованием надежных стратегий и метрик валидации - Реализация чистого, читаемого кода для данных с использованием современных практик Python и структурированных рабочих процессов Курс начинается с основных терминов и методов подготовки данных, прежде чем перейти к разведочному анализу данных и практической реализации машинного обучения. Вы изучите реалистичные сценарии посредством пошагового анализа кода и концептуальных упражнений. Этот курс предназначен для начинающих, имеющих базовые знания Python, которые хотят перейти в область науки о данных. Продвинутые математические или статистические знания не требуются. Начните читать сегодня, чтобы создать свой практический набор инструментов для науки о данных.