本课程的主要目标是提供对数据科学的深入理解和动手学习体验

你会学到什么
这门课程提供了从编程到统计和机器学习算法的深度和广度的技能集。
您将从本课程中获得的技能可以使您成为专家数据分析师、质量分析师和业务分析师
该课程为机器学习模块提供了一个突出的SciKit -Learn库。
像回归、聚类和分类这样的算法是使用SciKit-Learn库完成的。

MP4 |视频:h264,1280×720 |音频:AAC,44.1 KHz,2声道
语言:英语+中英文字幕(云桥网络 机译) |时长:37节课(4小时54分钟)|大小解压后:1.49 GB

要求
计算机编程术语的基础知识:任何寻找Python数据科学课程的考生都应该熟悉任何一种编程语言。如果你知道统计学的基本知识,它会增加你的体重。我们从基础开始设计课程。我们将确保向您提供所有的基础知识。系统配置:我们建议使用任何配备i3+处理器的PC或笔记本电脑,建议RAM至少为4GB,并能流畅连接互联网。学习热情:你需要带着高度的学习动力和热情开始你的课程。对自己诚实。

描述
这门课程提供了从编程到统计和机器学习算法的深度和广度的技能集。您将从本课程中获得的技能可以使您成为专家数据分析师、质量分析师、业务分析师和统计分析师。

本课程涵盖回归、聚类、分类等机器学习算法以及Pandas、Matplotlib、SciKit -learn等著名库。

本课程的主要目标是借助Python编程语言和实时数据科学项目,提供对数据科学领域的更深入理解和动手学习体验,从而提供数据科学领域的整体知识。

本课程涵盖了数据科学家角色所需的所有主题,从数学到编程,再到可视化技术。提供的整个模块基于数据科学领域的最新趋势和不断增长的就业机会。

该课程为机器学习模块提供了一个突出的SciKit -Learn库。像回归、聚类和分类这样的算法是使用SciKit-Learn库完成的。

Pandas库主要用于数据分析、数据辩论和分析,在本课程中有广泛介绍。

本课程涵盖了从初级到高级的数据可视化库Matplotlib,它对于图形表示和数据报告非常有用。Python for Data Science and Machine Learning (2022)

这门课程是给谁的
寻求分析的专业人士:行业的每个部门都在向分析发展。他们正在处理大量数据,以满足业务增长的需要。他们正在吸引新的工具和技术。工作生涯:热衷于在机器学习、人工智能、商业智能、数据分析师等领域学习和工作的人。任何个人:数据工程师、软件开发人员、分析师、IT运营、架构师、技术经理、对数据科学和可视化感兴趣的专业人士。

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