Введение в машинное обучение и анализ данных

Данный курс предоставляет солидную, практическую основу как в анализе данных, так и в прогнозном моделировании. К концу курса вы будете разбираться во всем рабочем процессе обработки данных, от сбора и очистки необработанных данных до обучения, оценки и интерпретации простых моделей машинного обучения. Вы будете готовы решать реальные проблемы с данными и продолжить обучение в специализированных областях машинного образования. Что вы узнаете: * Понимание основных терминов и жизненного цикла проекта науки данных, от определения проблемы до развертывания. * Применять основные методы очистки данных, преобразования и исследовательского анализа данных (ИАД). * Практика реализации основных алгоритмов обучения с контролем, включая линейную регрессию и основные модели классификации. * Освоить методы оценки эффективности моделей, интерпретации ключевых показателей и понимания таких распространенных проблем, как перенастройка. * Настроить базовую среду для работы с данными и манипулирования ими с использованием современных библиотек и структур данных с открытым исходным кодом. Курс начинается с основных статистических концепций и методов подготовки данных, систематически продвигаясь в теорию и практическое применение прогнозного моделирования, заканчивая проверкой и интерпретацией модели. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, у которых нет предыдущего опыта в машинном обучении или продвинутой статистике. Все понятия четко объясняются на примерах и упражнениях. Начните создавать свой инструментарий по науке данных сегодня.