Projektowanie produktów danych predykcyjnych z Pythonem

Budowanie modelu uczenia maszynowego to tylko połowa sukcesu. Prawdziwe wyzwanie polega na zaprojektowaniu produktu danych, który faktycznie rozwiązuje problem użytkownika. Ten kurs wypełnia lukę między nauką o danych a projektowaniem produktu, łącząc myślenie projektowe z analityką predykcyjną. Przejdziesz od pisania izolowanych skryptów do projektowania uporządkowanych, predykcyjnych produktów danych.Dowiesz się, jak identyfikować potrzeby użytkowników, określać problemy z uczeniem maszynowym i wdrażać solidne modele statystyczne przy użyciu nowoczesnych przepływów pracy Pythona. Czego się nauczysz: - Zastosuj zasady myślenia projektowego, aby zdefiniować, prototypować i udoskonalić rozwiązania oparte na danych. - Zrozum podstawowe koncepcje uczenia się statystycznego i przepływy pracy modelowania predykcyjnego. - Twórz modele regresji i klasyfikacji za pomocą nowoczesnych bibliotek Pythona i czystych struktur rurociągów. - Oceń wydajność modelu za pomocą odpowiednich wskaźników, aby zapewnić niezawodność w świecie rzeczywistym. - Wdrażaj nowoczesne praktyki Pythona, w tym wskazówki dotyczące typów i kod strukturalny, aby zapewnić utrzymanie modeli. Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji myślenia projektowego i modelowania predykcyjnego, zanim przejdziesz do praktycznego przygotowania danych, wyboru modelu i walidacji.Będziesz pracować poprzez uporządkowane pisemne wyjaśnienia, jasne fragmenty kodu i ćwiczenia koncepcyjne mające na celu wzmocnienie nauki. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, menedżerów produktów i początkujący programiści Python, którzy chcą budować funkcjonalne produkty danych.Nie jest wymagane zaawansowane tło matematyczne, a wszystkie podstawowe pojęcia są wprowadzane od podstaw. Zacznij czytać już dziś, aby przekształcić swoje spostrzeżenia dotyczące danych w skuteczne, zorientowane na użytkownika produkty.