Projekt z zakresu nauki o danych i uczenia maszynowego: analiza zdrowia za pomocą Pythona

Surowe dane są cenne tylko wtedy, gdy wiesz, jak wyodrębnić spostrzeżenia i dokonać dokładnych prognoz.Ten kurs wprowadza Cię w podstawy nauki o danych i uczenia maszynowego poprzez praktyczny projekt analizy skoncentrowany na zdrowiu. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć statystycznych do budowania modelu predykcyjnego, który analizuje wskaźniki zdrowia.Pracując w uporządkowanym potoku danych, nauczysz się czyścić surowe dane, wykonywać eksploracyjną analizę danych i trenować algorytm uczenia maszynowego, aby przewidywać wyniki. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje nauki o danych, terminy statystyczne i przepływy pracy uczenia maszynowego - Wykonaj eksploracyjną analizę danych, aby odkryć ukryte wzorce i korelacje w zestawach danych zdrowotnych - Oczyść i przygotuj surowe dane za pomocą nowoczesnych bibliotek Pythona i potoków danych strukturalnych - Zastosuj techniki statystyczne, aby sprawdzić założenia i zrozumieć rozkłady danych - Buduj, trenuj i oceniaj modele uczenia maszynowego dla zadań klasyfikacji binarnej - Wdrażaj nowoczesne najlepsze praktyki kodowania, w tym wskazówki dotyczące typów, w celu odtwarzania danych Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii, statystyk i konfiguracji środowiska, a następnie krok po kroku przeprowadza wstępne przetwarzanie danych, analizę eksploracyjną i szkolenie modelu.Zakończysz naukę, jak ocenić wydajność modelu i zinterpretować wyniki. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy chcą praktycznego, opartego na projektach wprowadzenia do nauki o danych i uczenia maszynowego.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w statystyce lub programowaniu. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować swój pierwszy projekt uczenia maszynowego od podstaw.