完整的数据科学和机器学习课程

完整的数据科学和机器学习课程课程描述：欢迎来到“完整的数据科学和机器学习课程”！在这门全面的课程中，您将踏上掌握数据科学和机器学习基础知识的旅程，从数据预处理和探索性数据分析到构建预测模型并将其部署到生产环境。无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，本课程都将为您提供成功从事数据科学和机器学习这一充满活力领域所需的知识和技能。Complete Data Science & Machine Learning Course

课程概述：数据科学和机器学习简介：了解数据科学和机器学习的原理和概念。探索数据科学在各个行业中的真实应用和用例。数据科学的Python基础知识：学习Python编程语言的基础知识及其用于数据科学的库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib。使用Python进行数据处理、分析和可视化的技术。数据预处理和清洗：了解数据预处理和清洗在数据科学工作流程中的重要性。学习处理数据集中的缺失数据、异常值和不一致性的技术。探索性数据分析（EDA）：进行探索性数据分析，以了解数据中潜在的模式和关系。使用统计方法和可视化工具可视化数据分布、相关性和趋势。特征工程和选择：创建新特征并转换现有特征以提高模型性能。使用特征重要性排名和降维等技术选择相关特征。模型构建和评估：使用线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升等机器学习算法构建预测模型。使用适当的指标和技术评估模型性能，包括交叉验证和超参数调整。高级机器学习技术：深入研究支持向量机（SVM）、神经网络和集成方法等高级机器学习技术。模型部署和产品化：使用容器化和云服务将训练好的机器学习模型部署到生产环境。监控生产环境中模型的性能、可伸缩性和可靠性，并进行必要的调整。立即报名，解锁完整的数据科学和机器学习课程的潜力！

MP4 | 视频：h264，1920×1080 | 音频：AAC，44.1 千赫
语言：英语 | 大小：1.14 GB | 课程时长：4小时12分钟

学习完整的数据科学与机器学习课程

你将学到什么
掌握数据科学和机器学习的基本概念、技术和工具。
通过Python编程及其用于数据处理、分析和可视化的库获得实践经验。
使用各种机器学习算法和技术构建和评估预测模型。
完整的数据科学与机器学习课程

要求
已安装Python

该课程适用于对于对数据科学，机器学习或人工智能职业感兴趣的学生和专业人士。寻求提升技能并在快速发展的数据科学和机器学习领域保持竞争力的专业人士。

课程目录：
第1部分：完整数据科学和机器学习课程介绍

第1讲 课程介绍

第2部分：完整的Python编程课程

第2讲 Python完整课程介绍

第3讲 Python课程1：Python介绍

第4讲 Python课程2：设置Python环境

第5讲 Python课程3：变量介绍

第6讲 Python课程4：关键字介绍

第7讲 Python课程5：数据类型介绍

第8讲 Python课程6：ID函数

第9讲 Python课程7：算术运算符

第10讲 Python课程8：逻辑运算符

第11讲 Python课程9：比较运算符

第12讲 Python课程10：位运算符

第13讲 Python课程11：成员运算符

第14讲 Python课程12：身份运算符

第15讲 Python课程13：条件语句

第16讲 Python课程14：For循环和Range函数

第17讲 Python课程15：While循环

第18讲 Python课程16：Break和Continue

第19讲 Python课程17：函数

第20讲 Python课程18：尝试除外最终块

第21讲 Python课程19：字符串和函数

第22讲 Python课程20：列表和函数

第23讲 Python课程21：元组和函数

第24讲 Python课程22：字典和函数

第25讲 Python课程23：类和对象

第26讲 Python课程24：类方法

第27讲 Python课程25：继承及其类型

第28讲 Python课程26：多态及其类型

第29讲 Python课程27：封装和访问修饰符

第30讲 Python课程28：抽象

第31讲 Python课程29：小项目

第3部分：完整的数据科学课程

第32讲 完整数据科学课程

第33讲 Numpy完整课程

第34讲 Numpy课程1：导入和安装

第35讲 Numpy课程2：数组及其类型

第36讲 Numpy课程3：数据类型

第37讲 Numpy课程4：NDIM函数

第38讲 Numpy课程5：ARANGE函数

第39讲 Numpy课程6：CONCATENATE函数

第40讲 Numpy课程7：NDMIN函数

第41讲 Numpy课程8：NDITER函数

第42讲 Numpy课程9：所有函数

第43讲 Pandas课程1：导入数据集

第44讲 Pandas课程2：Head和Tail函数

第45讲 Pandas课程3：信息函数

第46讲 Pandas课程4：删除na函数

第47讲 Pandas课程5：填充na函数

第48讲 Pandas课程6：删除重复函数

第49讲 Pandas课程7：替换值函数

第50讲 Matplotlib课程1：导入数据集

第51讲 Matplotlib课程2：显示函数

第52讲 Matplotlib课程3：标记函数

第53讲 Matplotlib课程4：X轴标签Y轴标签函数

第54讲 Matplotlib课程5：标题函数

第55讲 Matplotlib课程6：线型线宽函数

第56讲 Matplotlib课程7：条形图

第4部分：完整的机器学习课程

第57讲 完整的机器学习介绍

第58讲 机器学习课程1：线性回归

第59讲 机器学习课程2：逻辑回归

第60讲 机器学习课程3：支持向量机

第61讲 机器学习课程4：KNN

第62讲 机器学习课程5：K均值聚类

第63讲 机器学习课程6：朴素贝叶斯

第64讲 机器学习课程7：决策树分类器

第65讲 机器学习课程8：随机森林