Wprowadzenie do uczenia maszynowego i analizy danych

Umiejętności w zakresie danych i uczenia maszynowego są niezbędne do podejmowania decyzji we współczesnym świecie.Ten kurs zapewnia solidne, praktyczne podstawy zarówno w zakres... [+] Pod koniec tego kursu zrozumiesz cały przepływ danych, od zbierania i czyszczenia surowych danych po szkolenie, ocenę i interpretację prostych modeli uczenia maszynowego.Będziesz przygotowany do radzenia sobie z prawdziwymi problemami z danymi i kontynuowania nauki w wyspecjalizowanych domenach ML. Czego się nauczysz: * Zrozum podstawową terminologię i cykl życia projektu naukowego danych, od definicji problemu do wdrożenia. * Zastosuj podstawowe techniki czyszczenia danych, transformacji i eksploracyjnej analizy danych (EDA). * Ćwicz wdrażanie podstawowych algorytmów uczenia się nadzorowanego, w tym regresji liniowej i podstawowych modeli klasyfikacji. * Master metody oceny wydajności modelu, interpretowania kluczowych wskaźników i zrozumienia typowych pułapek, takich jak overfitting. * Skonfigurować podstawowe środowisko do obsługi i manipulowania danymi przy użyciu nowoczesnych bibliotek open-source i struktur danych. Kurs rozpoczyna się od podstawowych pojęć statystycznych i metod przygotowania danych, systematycznie przechodząc do teorii i praktycznego zastosowania modelowania predykcyjnego, kończąc na walidacji i interpretacji modelu.Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnych początkujących bez wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym lub zaawansowanych statystykach. Wszystkie pojęcia są jasno wyjaśnione za pomocą pisemnych przykładów i ćwiczeń.Zacznij budować swój niezbędny zestaw narzędzi do analizy danych już dziś.