Введение в науку о данных и машинное обучение (ML)

Начало путешествия в науку данных и машинное обучение может казаться ошеломляющим, но структурированный, ориентированный на цели подход делает все различие. Этот курс обеспечивает структуру, превращая сложные концепции в управляемые, мотивационные поиски. К концу этого курса вы будете обладать прочной основой в рабочем процессе ML, от очистки необработанных данных до развертывания простых моделей предсказания. Вы будете готовы решать реальные аналитические проблемы с уверенностью и четкой методологией. Что вы узнаете: * Понять основную терминологию Data Science, рабочий процесс ML и роль анализа данных. * Практика фундаментальных навыков программирования Python, включая основные структуры данных и тип подсказок для надежного кода. * Применять статистические методы и методы манипуляции данными с использованием стандартных библиотек Python, таких как Pandas. * Создание, обучение и оценка фундаментальных моделей машинного обучения с наблюдением и без наблюдения. * Настроить основные шаги по сохранению и развертыванию модели, вводя ключевые концепции MLOps. Курс полностью представлен в виде письменных объяснений и практических упражнений. Мы начинаем с основных определений и шаг за шагом продвигаемся через подготовку данных, выбор модели и практическое применение, используя творческие сценарии проблем для укрепления понимания. Этот вводный курс предназначен для абсолютно начинающих, у которых нет предыдущего опыта в области науки о данных, статистики или машинного обучения. Начните свой путь в науку о данных сегодня и раскройте свой аналитический потенциал.