Numpy, Panda, Matplotlib, Scikit-Learn, WebScraping, Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, Pyspark, statistik, Ilmu Data

Apa yang akan Anda pelajari

  • Anda akan Mempelajari salah satu keterampilan yang paling banyak diminati dalam Ilmu Data abad ke-21
  • Tambahkan keterampilan sains Data: python, numpy, panda, plotly, tableau, pembelajaran mesin, statistik, probabilitas di resume Anda
  • Terapkan regresi linier dan regresi logistik pada dataset nyata.
  • Crash course pada python
  • Terapkan operasi matriks dengan Numpy – Numerical python library
  • Visualisasikan data Anda dengan ibu dari semua perpustakaan visualisasi yang tersedia dalam Python: MatplotLIb
  • Lakukan analisis data, perselisihan, dan pembersihan dengan perpustakaan panda
  • Dapatkan tangan dengan perpustakaan visualisasi interaktif Plotly
  • Memulai dengan alat visualisasi data, Tableau
  • Teknik Pra-pemrosesan data – Data yang hilang, Normalisasi, satu penyandian panas,
  • Mengimpor data dalam Python dari berbagai sumber, File
  • Scraping Web untuk mengunduh halaman web dan mengekstrak data
  • Penskalaan dan transformasi data
  • Analisis Data Eksplorasi
  • Menampilkan proses rekayasa dalam desain sistem Pembelajaran Mesin
  • Teori pembelajaran mesin
  • Instalasi percikan Apache: pyspark
  • Memulai dengan sesi percikan
  • Mathey diperlukan untuk pembelajaran mesin: Statistik, probabilitas
  • Setup Data Science Mesin virtual di Microsoft Azure Cloud

Kursus ini akan mengajarkan Anda – Semua pustaka python dasar yang diperlukan untuk proses analisis data.

  • Tentu saja crash Python 
  • Numerical Python – Numpy
  • Panda – analisis data
  • Matplotlib untuk visualisasi data
  • Plotly dan alat intelijen bisnis Tableau
  • Mengimpor Data dalam Python dari berbagai sumber seperti .csv, .tsv, .json, .html, web rest API Facebook
  • Pra-Pemrosesan Data seperti normalisasi, train test split, Penanganan data yang hilang
  • Scraping Web dengan python  BeautifulSoup – ekstrak nilai dari Data HTML terstruktur
  • Analisis data eksplorasi pada dataset diabetes India pima
  • Visualisasi dataset diabetes Pima India
  • Transformasi data dan Data Penskalaan – Data Skala Ulang, Standarisasi Data, Data Binarize, normalisasi data
  • Pengantar dasar untuk Apa itu Machine Learning , dan  Scikit belajar ikhtisar Jenisnya , dan perbandingan dengan sistem tradisional. Diawasi pembelajaran vs Unsupervised Learning
  • Pemahaman tentang regresi , klasifikasi dan pengelompokan
  • Pemilihan fitur dan teknik penghapusan fitur.
  • Dan masih banyak algoritma pembelajaran Mesin yang akan datang.
  • Prasyarat Ilmu Data : Dasar-dasar Probabilitas dan statistik
  • Atur Ilmu Data dan lab pembelajaran Mesin di Microsoft Azure Cloud

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *