Projekty z zakresu nauki o danych w świecie rzeczywistym z Pythonem

Ten kurs zabierze Cię poza teorię i do praktycznego świata nauki o danych, prowadząc Cię przez cały przepływ pracy od surowych danych do wnikliwej analizy. Zyskasz pewność, że poradzisz sobie z niechlujnymi zbiorami danych, odkryjesz ukryte wzorce i skutecznie przekażesz swoje odkrycia.Pod koniec zbudujesz portfolio projektów demonstrujących umiejętność korzystania z podstawowych bibliotek danych Pythona w celu wyodrębnienia wartości z danych. Czego się nauczysz: - Manipulacja i analiza danych głównych za pomocą biblioteki Pandas. - Twórz przejrzyste i pouczające wizualizacje danych za pomocą Matplotlib i Seaborn. - Zastosuj niezbędne techniki czyszczenia i przetwarzania wstępnego danych dla danych rzeczywistych. - Buduj i oceniaj podstawowe modele uczenia maszynowego za pomocą Scikit-learn. - Zrozum kluczowe pojęcia statystyczne leżące u podstaw analizy danych. - Ćwicz strukturę projektu naukowego danych od pytania do wniosku. - Skonfiguruj nowoczesne i izolowane środowisko Python dla swoich projektów danych. Kurs zaczyna się od podstaw podstawowych bibliotek danych, a następnie przechodzi do serii projektów z przewodnikiem, w których będziesz stosować nowe umiejętności do coraz bardziej złożonych scenariuszy.Każdy krok jest wyjaśniony za pomocą jasnego tekstu i praktycznych przykładów kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących.Podstawowa znajomość składni Pythona jest pomocna, ale nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w nauce o danych, statystykach lub uczeniu maszynowym. Zacznij budować swoje praktyczne umiejętności w zakresie nauki o danych już dziś.