Podstawy nauki o danych: przetwarzanie wstępne i algorytmy rdzeniowe

Zrozumienie, jak przygotować dane i wybrać odpowiedni algorytm, jest niezbędne dla każdego, kto wchodzi w dziedzinę nauki o danych.Ten kurs pisemny stanowi uporządkowane wprowadzenie do podstawowych technik obsługi danych i podstawowych modeli uczenia maszynowego. Zdobędziesz praktyczne podstawy w zamienianiu surowych zbiorów danych w praktyczne spostrzeżenia poprzez skuteczną inżynierię funkcji i niezawodne budowanie modeli. Czego się nauczysz: Zrozumiesz podstawową terminologię nauki danych i podstawowe kroki przepływu pracy. Wykonywanie inżynierii cech, wyboru cech i skalowania danych. Stosowanie podstawowych algorytmów, w tym modeli liniowych, drzew decyzyjnych i k-najbliższych sąsiadów. Łączenie modeli za pomocą prostych metod zespołowych w celu zwiększenia wydajności. Kurs rozpoczyna się od kluczowej terminologii i podstawowych pojęć, a następnie przechodzi do praktycznego czyszczenia danych i klasycznych algorytmów uczenia się pod nadzorem.Przeczytasz szczegółowe wyjaśnienia i przestudiujesz praktyczne fragmenty kodu, aby zbudować silną intuicję analityczną. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących i analityków na poziomie podstawowym, którzy chcą solidnego ugruntowania w nauce o danych bez wymagania zaawansowanego tła matematycznego.Zacznij czytać już dziś i buduj zestaw narzędzi do nauki danych krok po kroku.