Python dla uczenia maszynowego i nauki o danych: praktyczne podstawy

Dane są jednym z najcenniejszych zasobów we współczesnym świecie, ale surowe dane są bezużyteczne bez narzędzi do ich analizy i interpretacji.Ten pisemny kurs wyposaża Cię w podstawowe umiejętności Pythona potrzebne do przekształcenia surowych danych w praktyczne spostrzeżenia i modele predykcyjne. Przejdziesz od pisania podstawowego kodu do pewnego eksplorowania zbiorów danych, funkcji inżynierskich i modeli uczenia maszynowego.Czytając szczegółowe wyjaśnienia i badając jasne implementacje kodu, rozwiniesz głębokie zrozumienie, w jaki sposób pojęcia matematyczne przekładają się na praktyczne aplikacje Pythona. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową matematykę, terminologię i przepływy pracy związane z nauką o danych i uczeniem maszynowym - Czyść, manipuluj i analizuj złożone zbiory danych za pomocą konwencji NumPy i nowoczesnych Pandas - Twórz przejrzyste, pouczające wizualizacje danych za pomocą Matplotlib, aby przekazywać kluczowe spostrzeżenia - Buduj i oceniaj nadzorowane modele uczenia maszynowego, w tym regresję i klasyfikację, za pomocą Scikit-Learn - Zastosuj techniki uczenia się bez nadzoru, takie jak klastrowanie, aby odkryć ukryte wzorce w nieoznaczonych danych - Poznaj nowoczesne przepływy danych i podstawowe koncepcje MLOps do oceny i śledzenia modelu Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i matematycznych podstaw analizy danych, zanim przejdzie krok po kroku przez manipulację danymi, wizualizację i algorytmy uczenia maszynowego.Będziesz systematycznie przechodzić od podstawowego czyszczenia danych do oceny zaawansowanych modeli predykcyjnych za pomocą pisemnych wyjaśnień i ćwiczeń opartych na kodzie. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców, analityków i programistów, którzy chcą ustrukturyzowanego, tekstowego wprowadzenia do uczenia maszynowego.Podstawowa znajomość składni Pythona jest pomocna, ale nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w nauce o danych ani zaawansowanej matematyce. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować podstawy w uczeniu maszynowym opartym na Pythonie.