从 AZ 学习用于数据科学和机器学习的 Python
成为一名专业的数据科学家，学习如何使用 NumPy、Pandas、机器学习等！
讲师：Juan E. Galvan
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你将学到什么
- 成为专业的数据科学家、数据工程师、数据分析师或顾问
- 学习数据清理、处理、整理和操作
- 如何创建简历并获得第一份数据科学家工作
- 如何使用 Python 进行数据科学
- 如何针对实际行业场景编写复杂的Python程序
- 学习 Python 绘图（图形、图表、曲线图、直方图等）
- 学习使用 NumPy 处理数值数据
- 机器学习及其各种实际应用
- 监督机器学习与无监督机器学习
- 学习回归、分类、聚类和 Sci-kit 学习
- 机器学习概念和算法
- K 均值聚类
- 使用 Python 清理、分析和可视化数据
- 构建自定义数据解决方案
- 数据科学统计
- 概率和假设检验
要求
- 学生应具备基本的计算机技能
- 拥有 Python 经验的学生会受益匪浅，但不是必需的
描述
从 AZ 学习用于数据科学和机器学习的 Python
在这门实用的实践课程中，您将学习如何使用 Python 进行数据科学和机器学习编程。这包括数据分析、可视化以及如何实际利用这些数据。
我们的主要目标是让您不仅了解用于数据科学和机器学习的 Python 编程语言的细节，而且还准确学习如何使用 Python 成为一名专业数据科学家并找到第一份工作。
我们将介绍一些最好、最重要的数据科学 Python 库，例如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib +
- NumPy — 一个使各种数学和统计操作变得更容易的库；它也是 pandas 库许多功能的基础。
- Pandas — 专门为促进数据处理而创建的 Python 库，这是许多 Python 数据科学工作的基础。
NumPy 和 Pandas 非常适合探索和处理数据。 Matplotlib 是一个数据可视化库，可以像在 Excel 或 Google Sheets 中一样绘制图表。我们将实践工作与扎实的理论培训相结合，带您从数据科学的 Python 编程基础知识到精通。
这门使用 Python 进行机器学习的课程深入探讨了使用 Python 进行机器学习的基础知识。您将了解监督学习与无监督学习，研究统计建模与机器学习的关系，并对两者进行比较。
我们知道理论对于建立坚实的基础非常重要，我们知道仅靠理论并不能完成工作，因此这就是为什么本课程充满了您可以逐步遵循的实际动手示例。即使您已经有一些编码经验，或者想了解 Python 编程语言的高级功能，本课程也适合您！
数据科学家、机器学习工程师、大数据工程师、IT 专家、数据库开发人员等的职位发布中要求或推荐具有 Python 编码经验。将 Python 编码语言技能添加到您的简历中将有助于您完成任何一项需要掌握统计技术的数据专业。
我们将共同为您提供基础教育，您不仅需要了解如何用 Python 编写代码、分析和可视化数据以及利用机器学习算法，还了解如何通过新开发的编程技能获得报酬。
课程涵盖5个主要领域：
1：Python for DS+ML 课程介绍
本介绍部分向您全面介绍用于数据科学和机器学习的 Python 课程、数据科学行业和市场、工作机会和薪资以及各种数据科学工作角色。
- Python 数据科学 + 机器学习简介
- 数据科学行业和市场
- 数据科学工作机会
- 如何获得数据科学工作
- 机器学习概念和算法
2：Python数据分析/可视化
本节通过逐步的实践培训，向您全面介绍使用 Python 进行数据分析和数据可视化。
- Python 速成课程
- NumPy 数据分析
- 熊猫数据分析
3：数据科学数学
本节向您全面介绍数据科学的数学，例如统计学和概率。
- 描述性统计
- 变异性的测量
- 推论统计
- 可能性
- 假设检验
4：机器学习
本节向您提供机器学习的完整介绍，包括监督式和无监督式机器学习以及动手分步培训。
- 机器学习简介
- 数据预处理
- 线性回归
- 逻辑回归
- K-最近邻
- 决策树
- 集成学习
- 支持向量机
- K 均值聚类
- 主成分分析
5：开始数据科学职业生涯
本节通过逐步的实践培训向您全面介绍如何开始数据科学家的职业生涯。
- 创建简历
- 创建求职信
- 个人品牌
- 自由职业者 + 自由职业者网站
- 拥有网站的重要性
- 联网
课程结束时，您将成为一名使用 Python 的专业数据科学家，并自信地申请工作，并感觉良好，因为您知道自己拥有支持它的技能和知识。
本课程适合谁：
- 想要学习Python用于数据科学和机器学习的学生
