Python 数据科学完整课程
数据科学 2021：完整的数据科学
讲师：Selfcode Academy
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你将学到什么
- 使用 NumPy 和 SciPy 包执行高级数学和技术计算，并使用 Pandas 包进行数据分析
- 深入了解数据科学流程：数据整理、数据探索、数据可视化、假设构建和测试
- 掌握 Python 编程的基本概念，包括数据类型、元组、列表、字典、基本运算符和函数。
- 将来自数据的知识和可操作的见解应用于广泛的应用领域。
要求
- 了解 Python 编程的基础知识
- 统计学基础知识
描述
如今，数据科学和机器学习几乎应用于每个行业，包括汽车、银行、医疗、电信、电信等。
作为数据科学和机器学习的经理，您必须研究并超越常见问题，您可能需要进行大量数据处理。使用先进的工具测试数据并构建令人惊叹的业务解决方案。然而，您将在哪里以及如何学习数据科学和机器学习所需的这些技能？
数据科学课程概述
- 数据科学入门
- 定义数据
- 为什么是数据科学？
- 谁是数据科学家？
- 数据科学家做什么？
- 用例帮助下的数据科学生命周期
- 职位动态
- 数据科学组件
- 数据科学工作角色
- 数学基础知识
- 多变量微积分
- 多个变量的函数
- 导数和梯度
- 阶跃函数、Sigmoid 函数、Logit 函数、ReLU（整流线性单元）函数
- 成本函数
- 绘制函数
- 函数的最小值和最大值
- 线性代数
- 向量
- 矩阵
- 矩阵转置
- 矩阵的逆
- 矩阵的行列式
- 点积
- 特征值
- 特征向量
- 优化方法
- 成本函数/目标函数
- 似然函数
- 误差函数
- 梯度下降算法及其变体（例如随机梯度下降算法）
- 编程基础知识
- 数据科学 R 编程
- R的历史
- 为什么是R？
- R 安装
- R Studio的安装
- 安装 R 包。
- 商业 R
- R的特点
- 基本 R 语法
- R 编程基础
- 基础 R 编程概念，例如数据类型、向量算术、索引和数据帧
- 如何在 R 中执行操作，包括排序、使用 dplyr 进行数据整理以及使用 ggplot2 进行数据可视化
- 了解并使用 R 中的各种图形进行数据可视化。
- 对各种统计概念有基本的了解。
- 了解并使用假设检验方法来推动业务
- 决定。
- 了解并使用线性、非线性回归模型，以及
- 数据分析的分类技术。
- 在 R 中处理数据
- 掌握 R 编程并了解 R 中各种语句的执行方式。
- Python 数据科学
- Python 数据科学简介
- Python简介
- Python安装
- Python环境设置
- Python 包安装
- 变量和数据类型
- 运营商
- Python Pandas-简介
- Python Numpy 简介
- Python SciPy 简介
- Python Matplotlib-简介
- Python 基础知识
- Python 数据结构
- 编程基础知识
- 在 Python 中处理数据
- Python 的面向对象编程方面
- Jupyter 笔记本
- 了解 Python 编程的基本概念，例如数据类型、元组、列表、字典、基本运算符和函数
- 使用 NumPy 包及其庞大的数学函数库执行高级数学计算
- 使用 SciPy 包及其子包（例如 Integrate、Optimize、Statistics、IO 和 Weave）执行科学和技术计算
- 使用 Pandas 包中提供的数据结构和工具执行数据分析和操作
- 深入了解线性回归、逻辑回归、聚类、降维、K-NN 和 pipeline 等监督学习和无监督学习模型
- 使用Python的matplotlib库进行数据可视化
- 通过使用以下命令执行网页抓取，从网站中提取有用的数据
Python
将 Python 与 MapReduce 集成
- 数据基础知识
- 了解如何操作各种格式的数据，例如 CSV 文件、pdf 文件、文本文件等。
- 了解如何清理数据、估算数据、缩放数据、导入和导出数据以及从互联网上抓取数据。
- 学习数据转换和降维技术，例如协方差矩阵图、主成分分析 (PCA) 和线性判别分析 (LDA)。
- 概率与统计基础知识
- 数据科学中使用的重要统计概念
- 总体和样本之间的差异
- 变量类型
- 集中趋势测度
- 变异性的测量
- 方差系数
- 偏度和峰度
- 推论统计
- 回归和方差分析
- 探索性数据分析
- 数据可视化
- 缺失值分析
- 大数据简介
- Hadoop 简介
- 画面简介
- 业务分析简介
- 机器学习基础知识简介
- 有监督与无监督
- 时间序列分析
- 文本挖掘
- 数据科学顶点项目
科学和机械数据需要对各种主题有深入的了解。科学数据不仅限于了解特定的包/库并学习如何使用它们。科学和机械数据需要准确理解以下技能，
了解科学和机械数据的完整结构
不同类型的数据分析、数据设计、科学数据传输功能和机器学习项目
Python 编程技能是科学和机械数据中最流行的语言
机器学习数学，包括线性代数、微积分以及如何将其应用于机器学习算法和科学数据
数据科学的数学和数学分析
数据科学数据识别
安装学习机之前的数据处理和欺骗
机器学习
用于机器学习的 Ridge (L2)、Lasso (L1) 和 Elasticnet 回归/正则化
机器学习模型的选择和最小化特征
使用交叉验证和超参数调整选择机器学习模型
机器学习材料组分析
深度学习使用当今最流行的工具和技术。
本数据科学和机器学习课程旨在考虑上述所有内容，真正的数据科学和机器学习 AZ 课程。在大多数数据科学和机器学习课程中，教授算法时不会教授 Python 或这种编程语言。然而，为了应用包括数据科学和机械学习在内的任何学科，理解语言结构非常重要。
此外，如果不了解数学和统计学，就不可能理解其他数据科学和机器学习算法和技术的工作原理。
科学和机械数据是一组复杂的相互关联的主题。然而，我们坚信爱因斯坦曾经说过的话：
“如果你不能轻易地解释它，那说明你还没有理解透彻。”
作为一名教师，我不断努力实现自己的目标。这是一门科学和机械数据方面的综合课程，通过简单的示例和深入的讲解，教您学习科学和机械数据所需的一切。
正如您将从预览演讲中看到的那样，一些更复杂的主题是用简单的语言解释的。
您将学到的一些重要技能，
Python编程
Python 被列为数据科学和机械数据领域的第一语言。它易于使用，并且具有执行各种数据科学和机器学习活动所需的各种库和功能。此外，它是使用最广泛和自动化的语言，可用于包括 Tensorflow 和 Keras 在内的许多深度学习框架。
高等数学学习机
数学是一般数据科学，特别是学习机器的基础。如果不理解向量、矩阵的含义、它们的运算以及理解微积分，就不可能理解数据科学和机器学习的基础知识。基础神经网络和机械学习的梯度声明建立在微积分和导数的基础上。
以前的数据科学统计
仅仅知道你在说什么、中间的内容、众数等是不够的。科学和机械数据的高级技术，例如特征选择、使用 PCA 进行尺寸缩减，都是基于以前的分布和统计显着性计算。它还帮助我们理解数据的操作，并使用适当的机器学习过程，从各种数据科学和机械学习技术中获得最佳结果。
数据识别
正如他们所说，一张图片要花费一千个字。数据识别是数据科学和机械数据最重要的方法之一，用于分析数据分析。我们通过视觉分析数据来识别模式和风格。我们将学习如何创建不同的网站和图表以及如何出于所有实际目的分析它们。特征选择在机器学习和可视化中起着重要作用，数据是其关键。
数据处理
科学数据需要大量的数据处理。数据科学和机器学习专家花费超过 2/3 的时间分析数据。数据可能很嘈杂，而且永远不会处于良好状态。数据处理是数据科学和力学学习获得最佳结果的最重要方式之一。我们将使用 Pandas（一个著名的 Python 数据处理库）和各种其他库来读取、分析、处理和清理数据。
机器学习
心与灵魂数据科学是由深度学习和学习机器的算法提供的猜测技能。机器学习使数据科学的整个学科领先于其他学科。我们将整合前面几节中学到的所有内容，并为各种机器构建学习模型。机器学习的关键特征不仅在于独创性，还在于对机器学习算法使用的各种参数的理解。我们将了解所有关键参数以及它们的值如何影响结果，以便构建最佳的机器学习模型。
本课程适合谁：
- 对于数据科学的完全初学者来说，这将使您成为数据科学领域的英雄。
