用于数据科学和机器学习训练营的 Python
了解如何使用 NumPy、Pandas、Seaborn、Matplotlib、Plotly、Scikit-Learn、机器学习、Tensorflow 等！
讲师：Jose Portilla
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你会学到什么
- 使用 Python 进行数据科学和机器学习
- 使用 Spark 进行大数据分析
- 实施机器学习算法
- 学习使用 NumPy 处理数值数据
- 学习使用 Pandas 进行数据分析
- 学习使用 Matplotlib 进行 Python 绘图
- 学习使用 Seaborn 绘制统计图
- 使用 Plotly 进行交互式动态可视化
- 将 SciKit-Learn 用于机器学习任务
- K-Means 聚类
- 逻辑回归
- 线性回归
- 随机森林和决策树
- 自然语言处理和垃圾邮件过滤器
- 神经网络
- 支持向量机
要求
- 一些编程经验
- 下载文件的管理员权限
描述
您准备好开始成为数据科学家的道路了吗？
这门综合课程将指导您学习如何使用 Python 的强大功能来分析数据、创建漂亮的可视化效果以及使用强大的机器学习算法！
数据科学家在 Glassdoor 上排名第一，根据 Indeed 的数据，美国数据科学家的平均工资超过 120,000 美元！数据科学是一项有价值的职业，可以让您解决世界上一些最有趣的问题！
本课程专为具有一定编程经验的初学者或希望跳入数据科学的经验丰富的开发人员而设计！
这门综合课程可与通常花费数千美元的其他数据科学训练营相媲美，但现在您可以以很少的成本学习所有这些信息！每堂课都有超过 100 节高清视频讲座 和 详细的代码笔记本， 这是Udemy 上数据科学和机器学习最全面的课程之一！
我们将教你如何使用 Python 编程，如何创建令人惊叹的数据可视化，以及如何使用 Python 进行机器学习！这里只是我们将学习的一些主题：
- 用 Python 编程
- NumPy 与 Python
- 使用 pandas 数据框解决复杂任务
- 使用 pandas 处理 Excel 文件
- 使用 python 抓取网页
- 将 Python 连接到 SQL
- 使用 matplotlib 和 seaborn 进行数据可视化
- 使用 plotly 进行交互式可视化
- 使用 SciKit Learn 进行机器学习，包括：
- 线性回归
- K 最近邻
- K 均值聚类
- 决策树
- 随机森林
- 自然语言处理
- 神经网络和深度学习
- 支持向量机
- 还有更多！
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本课程适用于：
- 本课程适用于至少具有一定编程经验的人
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