Разработка продуктов предсказуемых данных с помощью Python

Создание модели машинного обучения — это только половина битвы; реальная проблема заключается в разработке продукта данных, который фактически решает проблему пользователя. Этот курс сокращает разрыв между наукой о данных и дизайном продукта, сочетая дизайнерское мышление с предсказательным анализом. Вы перейдете от написания изолированных сценариев к разработке структурированных, предсказуемых продуктов данных. Вы узнаете, как определить потребности пользователей, структурировать проблемы машинного обучения и реализовать надежные статистические модели с использованием современных рабочих процессов Python. Что вы узнаете: - Применять принципы дизайнерского мышления для определения, прототипирования и уточнения решений, основанных на данных. - Понять основные концепции статистического обучения и рабочие процессы прогнозного моделирования. - Создание моделей регрессии и классификации с использованием современных библиотек Python и чистых структур конвейера. - Оценка эффективности модели с использованием соответствующих показателей для обеспечения надежности в реальных условиях. - Внедрить современные методы Python, включая подсказки типов и структурированный код, чтобы обеспечить поддержание ваших моделей. Курс начинается с основных определений дизайнерского мышления и предсказывающего моделирования, а затем переходит к практической подготовке данных, выбору модели и проверке. Вы будете работать со структурированными письменными объяснениями, ясными фрагментами кода и концептуальными упражнениями, предназначенными для укрепления вашего обучения. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, менеджеров по продуктам и начинающих разработчиков Python, которые хотят создавать функциональные продукты данных. Не требуется продвинутого математического фона, и все основные концепции вводятся с нуля. Начните читать сегодня, чтобы превратить свои данные в эффективные, ориентированные на пользователя продукты.