Fondamenti di apprendimento automatico con Python, Pandas e Scikit-learn

Questo corso basato su testo offre ai principianti un percorso chiaro e strutturato nella scienza dei dati utilizzando Python e le sue librerie analitiche standard. Inizierai con la terminologia essenziale, l'intuizione matematica di base e i concetti fondamentali dell'analisi dei dati prima di passare alle implementazioni pratiche del codice.Attraverso spiegazioni di testo dettagliate e frammenti di codice Python del mondo reale, acquisirai conoscenze pratiche sulla gestione dei dati e sulla creazione di modelli predittivi. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti di base del machine learning, tra cui l'apprendimento supervisionato e la valutazione del modello. - Manipola, filtra e pulisci i set di dati del mondo reale in modo efficiente utilizzando Pandas. - Prepara le funzionalità, gestisci i valori mancanti e codifica i dati categorici per la modellazione. - Addestra, testa e ottimizza i modelli di regressione e classificazione di base utilizzando Scikit-learn. - Applica la convalida incrociata e crea moderne pipeline di apprendimento automatico per risultati affidabili. - Valuta le metriche del modello per misurare accuratamente accuratezza, precisione e prestazioni. Il materiale di apprendimento si muove logicamente dalle definizioni teoriche e dalla preparazione dei dati ai concetti di allenamento e valutazione del modello.Questo corso è ideale per i principianti che entrano nella Data Science, gli sviluppatori di software che si espandono nell'apprendimento automatico e gli analisti che vogliono imparare gli strumenti Python senza alcun precedente background di data science richiesto. Inizia il tuo viaggio nel machine learning oggi stesso.