Data Science Grundlagen mit Python und Scikit-Learn

Dieser Kurs bietet einen klaren Weg zum Verständnis und zur Anwendung der Kernwerkzeuge des Handels, wobei die beliebtesten Bibliotheken von Python verwendet werden. Sie lernen die Grundlagen der Datenverarbeitung kennen und bauen und bewerten Ihre ersten Machine-Learning-Modelle. Am Ende verfügen Sie über die praktischen Fähigkeiten, um Datensätze zu manipulieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen mit der leistungsstarken Scikit-Learn-Bibliothek zu treffen. So schaffen Sie eine solide Grundlage für Ihre Reise in die Datenwissenschaft. Was Sie lernen werden: - Stammdatenmanipulation und -bereinigung mit der Pandas-Bibliothek. - Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, indem Sie informative Datenvisualisierungen erstellen. - Verstehen Sie die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens wie Regression und Klassifizierung. - Erstellen Sie prädiktive Modelle von Grund auf mit dem intuitiven Workflow von Scikit-Learn. - Wenden Sie grundlegende numerische Berechnungstechniken mit NumPy an. - Üben Sie die Bewertung der Modellleistung mit wesentlichen Metriken und Techniken. - Konfigurieren Sie eine saubere und isolierte Python-Umgebung für Ihre Data Science-Projekte. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten, führt Sie in die wesentlichen Bibliotheken und Datenstrukturen ein und führt Sie durch praktische Übungen in Datenanalyse, Visualisierung und schließlich Erstellung und Testen von Machine-Learning-Modellen. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger gedacht, da keine Vorkenntnisse in Data Science, Machine Learning oder Programmierung erforderlich sind. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise in die Data Science.