Wdrażanie projektu Data Science i Machine Learning z Pythonem

Przejście od pisania lokalnych skryptów Pythona do wdrażania w pełni funkcjonalnych aplikacji do analizy danych w środowisku produkcyjnym jest kluczem do osiągnięcia prawdziwego wpływu na biznes. Ten pisemny kurs prowadzi przez cały cykl życia projektów związanych z nauką o danych i uczeniem maszynowym, od początkowej eksploracji danych po wdrożenie w chmurze. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć matematycznych i statystycznych do strukturyzowania, budowania i uruchamiania modeli predykcyjnych i aplikacji sztucznej inteligencji, z którymi użytkownicy mogą wchodzić w interakcje. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady nauki o danych, analizy statystycznej i przepływów pracy uczenia maszynowego. - Twórz modele predykcyjne przy użyciu nowoczesnych bibliotek Pythona, w tym wstępnego przetwarzania danych i inżynierii funkcji. - Wdrażaj aplikacje internetowe za pomocą lekkich platform, takich jak Flask, Django i Streamlit. - Skonfiguruj środowiska chmurowe na AWS, Azure i GCP, aby bezpiecznie hostować modele uczenia maszynowego. - Zastosuj techniki przetwarzania języka naturalnego i zintegruj nowoczesne bazy danych wektorowych do wyszukiwania semantycznego. - Ćwicz ocenę wydajności modelu, obsługę danych wejściowych w czasie rzeczywistym i zarządzanie aktualizacjami modelu. Zaczniesz od podstawowej terminologii i podstaw manipulacji danymi, a następnie przejdziesz do szkolenia modelu, integracji platformy internetowej i wdrożeń opartych na chmurze.Każda koncepcja jest wzmocniona jasnymi pisemnymi wyjaśnieniami i praktycznymi scenariuszami kodu zaprojektowanymi do czytania krok po kroku. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy chcą wyraźnej ścieżki do nauki o danych i wdrażania modeli, nie wymagając wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym lub przetwarzaniu w chmurze. Zacznij czytać już dziś, aby rozpocząć tworzenie i uruchamianie własnych inteligentnych aplikacji danych.