Наука данных, машинное обучение и нейронные сети с Python

Данными управляют современные технологии, но для того, чтобы раскрыть их потенциал, необходимо четко понимать, что такое анализ и прогнозное моделирование. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия и создать свои первые интеллектуальные модели с помощью Python. Вы научитесь использовать стандартные библиотеки Python для решения реальных аналитических задач шаг за шагом. Вы научиетесь создавать и тестировать алгоритмы машинного обучения, а также настраивать нейронные сети. Что вы узнаете: - Понять основные концепции науки данных, статистические основы и основные библиотеки Python. - Очистить, манипулировать и анализировать сложные наборы данных с использованием современных инструментов дата-фрейм. - Построение и оценка моделей предсказания с использованием Scikit-Learn для классификации и регрессионных задач. - Настройка и обучение нейронных сетей для распознавания основных образов. - Применять основы MLOps к данным версии и отслеживать производительность модели. - Практикуем написание чистого, воспроизводимого кода Python для рабочих процессов науки данных. Курс начинается с основных определений и методов манипулирования данными, а затем переходит к обучению с наблюдением, конвейерам машинного обучения и архитектурам глубокого обучения. Эта программа предназначена для начинающих специалистов по данным, аналитиков и программистов, не знакомых с машинным обучением, и требует только базового знакомства с Python. Начните свое путешествие в науку данных и нейронных сетей сегодня.