Основы науки о данных: анализ, регрессия и машинное обучение

Организации по всему миру полагаются на данные, чтобы оптимизировать решения, решать сложные проблемы и предсказывать будущие тенденции. Понимание основных математических и алгоритмических концепций, лежащих в основе анализа данных и машинного обучения, является первым шагом к раскрытию этих возможностей. Этот курс поможет вам освоить основные понятия, связанные с данными, и реализовать надежные модели машинного обучения. Вы узнаете, как эффективно готовить данные, оценивать производительность моделей с помощью современных рабочих процессов Python и многое другое. Что вы узнаете: - Понять основные концепции науки данных, статистическую терминологию и современные рабочие процессы подготовки данной - применять методы регрессионного анализа для прогнозирования непрерывных числовых результатов с уверенностью - Создание моделей классификации для категоризации данных с использованием алгоритмов, таких как деревья решений и случайные леса - Исследуйте обучение без наблюдения с использованием кластерного анализа для обнаружения скрытых шаблонов в немаркированных наборах данных - Практика манипулирования данными с использованием современных библиотек данных и структурированного кода Python - Оценка эффективности модели с использованием надежных методов проверки и метрического анализа Курс начинается с основных определений науки данных и методов предварительной обработки данных, затем вы пройдете обучение методам управляемой регрессии и классификации. Затем вы изучите методы неуправляемого кластеризации и закончите курс современными методами оценки и структурирования рабочих процессов машинного обучения. Этот курс предназначен для начинающих, начинающих аналитиков данных и будущих инженеров машинного обучения, без предварительного опыта в области науки данных. Начните читать сегодня, чтобы построить свой фундамент в науке данных и машинного обучения.