Projekty Data Science w Pythonie: praktyczny przewodnik po portfolio

Rozpoczęcie kariery w dziedzinie nauki o danych wymaga czegoś więcej niż tylko wiedzy teoretycznej; musisz wiedzieć, jak rozwiązywać rzeczywiste problemy biznesowe za pomocą kodu.Ten kurs tekstowy prowadzi krok po kroku przez budowanie praktycznych aplikacji do nauki danych. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć do pisania czystego, gotowego do produkcji kodu Pythona do modelowania predykcyjnego, analizy tekstu i prognozowania. Czego się nauczysz: 1.Zrozum podstawowe pojęcia nauki o danych, kluczową terminologię i niezbędne biblioteki Pythona. 2. Buduj modele uczenia maszynowego, aby rozwiązywać problemy z klasyfikacją i regresją. 3. Analizuj dane tekstowe i wyodrębniaj spostrzeżenia za pomocą technik przetwarzania języka naturalnego (NLP). 4. Prognozuj przyszłe trendy, stosując analizę szeregów czasowych do danych sekwencyjnych. 5. 6. Zorganizuj swój kod nauki danych w czyste, modułowe i utrzymywane skrypty Pythona. Zaczniesz od opanowania podstawowych zasad danych i niezbędnej terminologii przed nurkowaniem w praktycznych projektach. Każda sekcja prowadzi Cię przez czytanie i pisanie kodu, zapewniając zrozumienie rozumowania za każdą transformacją danych i prognozowaniem modelu.Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców, analityków i programistów, którzy są nowi w tej dziedzinie i chcą się uczyć. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w dziedzinie nauki o danych, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona.