使用 Python 的数据科学、分析和人工智能现实世界项目
通过使用 Python 解决现实生活中的分析问题来掌握人工智能、数据分析、机器学习和数据科学！
讲师：Shan Singh
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你将学到什么
- 在人工智能/数据科学/机器学习的整个管道中从零到英雄，从数据收集到构建机器学习模型
- 各种特征工程技术以及如何在现实世界中应用它
- 如何解决现实世界中的问题..
- 使用强大的数据科学和机器学习算法解决您的业务、工作或实时中的任何问题
- 实例探究
要求
- 建议具备 Python 编程基础知识。
描述
这是第一门使用 Python 进行数据科学、分析和人工智能 实际项目实践的课程。
这是一门实践课程，是我刚开始学习数据科学时希望能上的课程。
它侧重于理解数据科学家所需的所有基本理论和编程技能，但最好的部分是它有实践案例研究，涵盖了数据科学家在现实世界中面临的许多常见业务问题。
本课程将涵盖以下主题：-
- Python 的所有基本内容
- 循环和条件
- 功能
- 使用正则表达式处理文本数据
- Numpy、seaborn、matplotlib、plotly 和 pandas 库
- 其他一些奇特的库，例如 – fuzzywuzzy
除了 Python 编程之外，本课程还将涵盖其他数据分析概念，例如
- 数据可视化
- 数据清洗
- 查询分析
- 数据探索
- 统计和概率概念
- 特征工程
- 特征化
- 自然语言处理
- 机器学习
- 模型超调
“数据科学家已连续 4 年成为美国最高职位！” 据《哈佛商业评论》和 Glassdoor 报道。
本课程旨在填补所有吓跑初学者的知识空白，同时将您在数据科学、机器学习、数据分析、自然语言处理方面的知识应用于现实世界的业务问题。
本课程适合谁：
- 数据科学初学者
- 希望利用数据做更多事情的数据分析师/业务分析师
- 缺乏现实世界经验的大学毕业生
- 想要开始学习数据科学的软件开发人员或工程师
- 任何希望成为数据科学家的人
- 任何有兴趣使用数据解决现实世界问题的人
本课程适合谁：
- 想要将自己的知识应用于现实世界案例研究的数据科学家
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