数据科学和机器学习基础知识
学习使用 Python 和 Pandas 掌握数据科学和机器学习基础知识
讲师：Henrik Johansson
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你将学到什么
- 有关数据科学和机器学习理论、算法、方法、最佳实践和任务的知识
- 有关数据科学和机器学习的深入实践知识，并知道如何执行常见的数据科学和机器学习任务
- 能够自信地处理常见的数据科学和机器学习任务
- 掌握 Python 和 Pandas 进行数据处理
- Scikit-learn、Stats 模型、Matplotlib、Seaborn 和许多其他 Python 库的知识和实践知识
- 细致深入，掌握回归预测、分类、聚类分析知识
- 人工智能预测模型和自动模型创建的高级知识
- 文本挖掘、文本挖掘任务和情感挖掘的高级知识
要求
- 四种计数方式(+-*/)
- Windows、Linux 或 Mac-OS 的日常体验
描述
本课程是对数据科学和机器学习基础知识的令人兴奋的实践视角
数据科学和机器学习正在大规模发展。在社会、万维网或技术中的任何地方，您都会发现数据科学和机器学习算法在幕后工作，分析和优化我们生活、企业和社会的各个方面。数据科学和人工智能机器学习是目前最热门、发展最快的领域之一。
本课程将教您数据科学和机器学习的基础知识。本课程拥有独家内容，无论您是初学者还是经验丰富的数据科学家，都将教您许多新知识，并渴望成为教育和价值方面最好的 Udemy 课程之一。
您将了解
- 使用监督学习的机器学习模型进行回归和预测。本课程拥有 Udemy 上最完整、最基础的大师级回归内容包，包含动手、有用的实用理论，以及用于模型构建、特征选择和人工智能的自动机器学习算法。您将了解从线性回归模型到高级多元多项式回归模型的各种模型。
- 使用监督学习的机器学习模型进行分类。您将了解分类过程、分类理论和可视化以及一些有用的分类器模型，包括非常强大的随机森林分类器集成和投票分类器集成。
- 使用无监督学习的机器学习模型进行聚类分析。在课程的这一部分中，您将学习无监督学习、聚类理论、人工智能、探索性数据分析以及从层次聚类模型到基于密度的聚类模型的七种有用的机器学习聚类算法。
- 数据科学和机器学习的基础知识。本课程为数据科学和机器学习工作或研究提供了非常坚实的基础和知识基础。
- 先进的人工智能预测模型和自动模型创建。该视频课程包括教授如何使用非常强大的算法自动创建模型的视频。
- 高级文本挖掘和自动化。您将学习挖掘文本数据以及文本和情感挖掘的基础知识，例如标记化、文本数据准备、拼写检查、词形还原、词干提取和文本数据分类。
- 掌握 Python 和 Pandas 进行数据处理。
本课程包括
- 全面且易于理解的掌握 Python 和 Pandas 进行数据处理的教学包，使任何人都可以学习课程内容，无论事先是否了解编程、制表软件、Python、Pandas、数据科学或机器学习。
- 用于下载、安装和设置 Anaconda Distribution 的简单易懂的指南，使任何人都能够为本课程安装 Python 数据科学和机器学习环境。
- 无论您是初学者还是经验丰富的数据科学家，这些内容都会教您许多新事物。
- 大量独特内容，并将教您许多只能从 Udemy 课程中才能学到的新知识。
- 课程结构建立在经过验证的专业学习框架之上。
- 课程结构紧凑，不消磨时间。
这门课程适合你吗？
- 无论您是初学者还是经验丰富的数据科学家，本课程都适合您。
- 无论您是否没有受过教育或拥有博士学位，这门课程都适合您。
课程要求
- 四种计数方式(+-*/)
- 使用 Windows、Linux、Mac OS 或类似操作系统的基本日常经验
完成本课程后，您将拥有
- 有关数据科学和机器学习理论、算法、方法、最佳实践和任务的知识。
- 深入了解数据科学和机器学习的实践知识，并知道如何执行常见的数据科学和机器学习任务。
- 能够自信地处理常见的数据科学和机器学习任务。
- 掌握 Python 和 Pandas 进行数据处理。
- Scikit-learn、Stats 模型、Matplotlib、Seaborn 和许多其他 Python 库的知识和实践知识。
- 详细而深入地掌握回归预测、分类和聚类分析的知识。
- 人工智能预测模型和自动模型创建的高级知识。
- 文本挖掘、文本挖掘任务和情感挖掘的高级知识。
本课程适合谁：
- 无论您是初学者还是经验丰富的数据科学家，无论您是否拥有博士学位，或者根本没有任何教育或经验，本课程都适合您。
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