Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 30.209
- Реакции
- 411.034
[Udemy] Наука о данных: создавайте проекты реального мира (2022)
Часто задаваемые вопросы о науке о данных:
Наука о данных включает в себя междисциплинарные действия, необходимые для создания ориентированных на данные артефактов и приложений, которые решают конкретные научные, социально-политические, деловые или другие вопросы.
Рассмотрим составные части этого утверждения:
1. Данные: Измеримые единицы информации, собранные или зафиксированные в результате действий людей, мест и вещей.
2. Конкретные вопросы: Стремясь понять явление, природное, социальное или другое, можем ли мы сформулировать конкретные вопросы, на которые уместно ответить в терминах закономерностей, наблюдаемых, проверенных и/или смоделированных на основе данных.
3. Междисциплинарная деятельность: Формулировка вопроса, оценка адекватности данных и выводов, использованных для поиска ответа, требуют понимания конкретной предметной области. Принятие решения о целесообразности моделей и выводов, сделанных на основе моделей на основе имеющихся данных, требует понимания статистических и вычислительных методов.
Почему наука о данных?
Детализация, размер и доступность данных, охватывающих как физическую, социальную, коммерческую, так и политическую сферы, выросли за последнее десятилетие или даже больше.
По словам Хэла Вэриана, главного экономиста Google, я цитирую:
«Я продолжаю говорить, что в ближайшие 10 лет самой привлекательной работой будут статистики и специалисты по данным».
«Способность получать данные — понимать их, обрабатывать, извлекать из них ценность, визуализировать их, передавать — это будет чрезвычайно важным навыком в ближайшие десятилетия не только в профессиональной сфере. уровне, но даже на образовательном уровне для детей начальной школы, для старшеклассников, для студентов колледжа».
Программа курса:
Раздел 1: Настройка Anaconda и редактора/библиотек
Раздел 2. Знакомство с жизненным циклом и методологиями науки о данных
Раздел 3: Знакомство с предварительной обработкой данных: очистка, нормализация, преобразование данных
Раздел 4: Некоторые модели машинного обучения: линейная/логистическая регрессия
Раздел 5: Проект 1: Система прогнозирования бронирования отелей
Раздел 6: Проект 2: Обработка естественного языка
Раздел 7: Проект 3: Искусственный интеллект
Раздел 8: Прощание
Для кого этот курс:
Подробнее:
Часто задаваемые вопросы о науке о данных:
Наука о данных включает в себя междисциплинарные действия, необходимые для создания ориентированных на данные артефактов и приложений, которые решают конкретные научные, социально-политические, деловые или другие вопросы.
Рассмотрим составные части этого утверждения:
1. Данные: Измеримые единицы информации, собранные или зафиксированные в результате действий людей, мест и вещей.
2. Конкретные вопросы: Стремясь понять явление, природное, социальное или другое, можем ли мы сформулировать конкретные вопросы, на которые уместно ответить в терминах закономерностей, наблюдаемых, проверенных и/или смоделированных на основе данных.
3. Междисциплинарная деятельность: Формулировка вопроса, оценка адекватности данных и выводов, использованных для поиска ответа, требуют понимания конкретной предметной области. Принятие решения о целесообразности моделей и выводов, сделанных на основе моделей на основе имеющихся данных, требует понимания статистических и вычислительных методов.
Почему наука о данных?
Детализация, размер и доступность данных, охватывающих как физическую, социальную, коммерческую, так и политическую сферы, выросли за последнее десятилетие или даже больше.
По словам Хэла Вэриана, главного экономиста Google, я цитирую:
«Я продолжаю говорить, что в ближайшие 10 лет самой привлекательной работой будут статистики и специалисты по данным».
«Способность получать данные — понимать их, обрабатывать, извлекать из них ценность, визуализировать их, передавать — это будет чрезвычайно важным навыком в ближайшие десятилетия не только в профессиональной сфере. уровне, но даже на образовательном уровне для детей начальной школы, для старшеклассников, для студентов колледжа».
Программа курса:
Раздел 1: Настройка Anaconda и редактора/библиотек
Раздел 2. Знакомство с жизненным циклом и методологиями науки о данных
Раздел 3: Знакомство с предварительной обработкой данных: очистка, нормализация, преобразование данных
Раздел 4: Некоторые модели машинного обучения: линейная/логистическая регрессия
Раздел 5: Проект 1: Система прогнозирования бронирования отелей
Раздел 6: Проект 2: Обработка естественного языка
Раздел 7: Проект 3: Искусственный интеллект
Раздел 8: Прощание
Для кого этот курс:
- Этот курс предназначен для тех людей, которые имеют некоторые знания в области программирования и хотят узнать, как решать проблемы науки о данных и машинного обучения.
- Этот курс предназначен для тех, кто хочет построить карьеру в области науки о данных и машинного обучения.
- Этот курс предназначен для тех, кто хочет в совершенстве изучить науку о данных: изучая разработку функций: очистку данных, преобразование и использование их в алгоритмах.
- Этот курс предназначен для тех, кто хочет изучать машинное обучение и искусственный интеллект, создавая забавные проекты.
- Базовые знания программирования на Python обязательны
- Вы должны знать такие темы программирования, как функции, структуры данных и объектно-ориентированное программирование.
Подробнее:
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
