Основы науки о данных: Обучение на практике проектов

Навыки в области науки о данных пользуются большим спросом, но одной теории недостаточно для получения должности. Вам нужен практический опыт, чтобы преобразовывать концепции в ценные бизнес-инсайты. Этот курс проведет вас от фундаментальных концепций программирования до развертывания базовых моделей машинного обучения. Сосредоточившись на практическом обучении на основе проектов, вы разовьете глубокое понимание всего рабочего процесса науки о данных, от очистки и исследования данных до моделирования и представления результатов. Чему вы научитесь: * Понимать основы программирования на Python, структуры данных и фундаментальные библиотеки, используемые для численных вычислений и манипулирования данными. * Применять основные статистические методы для исследования данных, визуализации и проверки гипотез. * Практиковать основные методы обработки и очистки данных, включая работу с «грязными» данными и обеспечение качества данных. * Создавать и оценивать базовые модели машинного обучения (такие как линейная регрессия и классификация) с использованием отраслевых стандартных фреймворков. * Настраивать полную среду проекта и изучать шаги, необходимые для эффективной структуры, документирования и представления результатов проекта. * Освоить полный жизненный цикл науки о данных, что подготовит вас к уверенному решению сложных задач. Мы начинаем с основных строительных блоков Python и обработки данных, прежде чем перейти к статистической теории и практической реализации машинного обучения. Материал делает акцент на чтении и применении фрагментов кода для выполнения управляемых упражнений. Этот курс предназначен для абсолютных новичков без предварительного опыта программирования или анализа данных. Предварительные требования не требуются. Начните создавать свое портфолио проектов сегодня и начните свою карьеру в области науки о данных.