Проекты науки данных на Python: практическое руководство по портфелям

Для того чтобы начать карьеру в области науки о данных, вам не достаточно просто теоретических знаний. Вам нужно знать, как решать реальные бизнес-проблемы с помощью кода. Этот текстовый курс пошагово проложит вам путь к созданию практических приложений науки данных. Вы перейдете от понимания основных концепций к написанию чистого, готового к производству кода Python для предсказывающего моделирования, текстового анализа и прогнозирования. Что вы узнаете: 1. Понимание основных понятий науки данных, ключевой терминологии и основных библиотек Python. 2. 3. Анализ текстовых данных и получение информации с помощью методов обработки естественного языка (NLP). 4. Прогнозирование будущих тенденций с помощьй анализа временных рядов последовательных данных. 5. Внедрение современных методов работы с данными с использованием расширенных библиотек данных данных (dataframe) и подсказок структурированного типа. 6. Организуйте свой код науки данных в чистые, модульные и поддерживаемые скрипты Python. Вы начнете с овладения основными принципами данных и необходимой терминологией, прежде чем погрузиться в практические проекты. Каждый раздел поможет вам читать и писать код, чтобы вы понимали, какие причины лежат в основе каждого преобразования данных и предсказания модели. Этот курс предназначен для начинающих ученых, аналитиков и разработчиков, которые недавно начали работать в этой области и хотят учиться на практике. Не требуется предыдущий опыт работы с наукой данных, хотя полезно знакомиться с основными знаниями Python. Начните читать сегодня, чтобы создать свой практический портфель науки данных.