Science des données et apprentissage automatique avec Python

La science des données moderne combine la programmation, la pensée statistique et l'apprentissage automatique pour transformer des informations brutes en informations exploitables. Ce cours textuel vous guide étape par étape à travers les concepts fondamentaux jusqu'aux flux de travail de données pratiques. Vous commencerez par la terminologie de base et les principes essentiels d'analyse de données avant de passer aux modèles prédictifs et aux fondements de l'intelligence artificielle. Ce que vous apprendrez : Apprenez les bases de Python et les bibliothèques modernes de manipulation de données pour l'analyse structurée. Comprenez l'analyse exploratoire de données et les techniques d'évaluation statistique. Appliquez des algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés à des ensembles de données du monde réel. Entraînez-vous à construire des pipelines de données de bout en bout et à évaluer les performances des modèles. Explorez les concepts modernes de l'IA, y compris les bases de l'ingénierie des invites et les flux de travail fondamentaux de MLOps. Le matériel commence par les principes fondamentaux des données et des exercices Python progressifs, passant progressivement à des concepts d'entraînement et de déploiement de modèles. Ce cours est conçu pour les débutants et les praticiens de données en herbe sans expérience préalable en programmation ou en science des données. Commencez à lire dès aujourd'hui pour acquérir des compétences pratiques et recherchées en science des données.