Наука данных и аналитика для инженерных приложений

Инженерные среды генерируют огромные объемы данных, но традиционные методы анализа часто не позволяют извлечь полезные выводы. Этот всеобъемлющий текстовый курс ликвидирует разрыв между основными принципами инженерии и современными методами науки о данных. Вы узнаете, как преобразовывать необработанные физические и механические данные в модели предсказания, которые оптимизируют производительность и предотвращают сбои в системе. Курс начинается с основных понятий, которые дают четкое представление о структурах данных, статистическом анализе и протоколах очистки данных. Затем вы перейдете к исследовательскому анализу данных, предсказательному моделированию и рабочим процессам машинного обучения, разработанным для решения инженерных задач. Вы также изучите современные методы обработки данных, включая обработку данных временных рядов датчиков и использование современных библиотек данных для эффективной обработки. Что вы узнаете: - Понять основополагающие принципы науки данных и их применение к физическим и механическим системам - Очистка и предварительная обработка данных с датчиков с использованием современных библиотек данных и методов программирования - Применять исследовательский анализ данных для выявления закономерностей, аномалий и тенденций в наборах инженерных данных - Создание и оценка моделей предсказания для прогнозирования поведения системы и оптимизации графиков технического обслуживания - применять методы статистического моделирования для подтверждения результатов экспериментов и инженерных гипотез - Структурировать рабочие процессы науки данных от ввода необработанных данных до окончательной технической отчетности Этот курс построен как поэтапное письменное руководство, начиная от базовой терминологии и манипуляции данными до продвинутого прогнозного анализа. Каждая концепция подкрепляется практическими инженерными сценариями, фрагментами кода и упражнениями по структурированному тексту. Этот курс предназначен для студентов инженерных специальностей, аспирантов машиностроения и практикующих технических специалистов, которые хотят добавить науку о данных в свой набор навыков. Не требуется предварительного опыта в области науки о данных или программирования. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу инженерии, основанной на данных.