适合初学者的数据科学与Python和机器学习课程

这门课程的重点之一是实践学习。您将获得从多种来源收集、清洁和分析数据的实际经验。通过互动练习和项目，您将磨练将原始数据转化为推动业务决策的可行见解的能力。
环境设置和最佳实践
在数据科学环境中导航可能令人望而生畏，尤其是对于初学者来说。这就是为什么我们会指导您在Windows和macOS上设置Python和Jupyter Notebook，确保您从一开始就配备了正确的工具。您将学会创建和管理虚拟环境，增强您高效工作和维护项目依赖性的能力。Data Science with Python and Machine Learning For Beginners

数据处理和可视化掌握
有效的数据科学的核心是有效处理和可视化数据的能力。我们的课程提供了关于Pandas的深入培训，您将学会处理复杂数据集，执行数据转换，并进行探索性数据分析。通过沉浸式可视化练习，您将发现如何通过视觉方式传达见解，使复杂数据易于理解和可操作。

机器学习基础
了解机器学习对于任何有抱负的数据科学家都是至关重要的。您将探索监督学习、无监督学习和强化学习技术，并将它们应用于真实数据集。从预处理数据到训练和评估机器学习模型，您将发展出在各种场景中预测结果和优化性能所需的技能。

现实世界的应用和项目
在整个课程中，您将把您新获得的知识应用到模拟实际挑战的实际项目中。无论是使用回归模型预测房价，还是构建用于交互式数据分析的Web应用程序，这些项目为您展示技能和建立专业作品集提供了平台。

就业准备和支持
除了技术技能，我们还为您在竞争激烈的数据科学领域取得成功做好准备。您将学会解释模型性能指标，如准确度和精确度，通过混淆矩阵和分类报告等工具有效传达发现，并了解数据驱动决策的伦理影响。

时长：8小时50分钟 | 视频：.MP4，1920×1080 30 帧 | 音频：AAC，48 千赫，2 通道 | 大小：2.51 GB
类型：电子学习 | 语言：英语

学习如何使用 Python，Pandas，NumPy，Matplotlib，Seaborn，数据整理，学习构建模型，训练和部署模型。

您将学习到：
– 理解数据科学的基本概念。
– 了解数据科学的应用和行业影响。
– 精通 Python 和 R 编程语言进行数据分析。
– 利用 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn 等必备的数据科学库。
– 在 Windows 和 macOS 上安装 Python 并设置开发环境。
– 了解虚拟环境的概念并创建/管理。
– 熟悉 Jupyter Notebook 并将其用于交互式数据分析。
– 使用 Pandas DataFrames 探索和操作数据。
– 创建和操作 Pandas Series 以进行高效数据处理。
– 将数据集加载到 Pandas 中并进行初始数据检查和清洗。
– 使用 Pandas 方法转换和分析数据。
– 使用 Matplotlib 和 Seaborn 可视化数据以获取见解和报告。
– 定义机器学习及其在数据科学中的应用。
– 了解监督学习、无监督学习和强化学习技术。
– 为机器学习模型预处理数据，包括处理缺失值和编码分类变量。
– 使用 scikit-learn 构建、训练和评估机器学习模型。
– 使用准确度、混淆矩阵和分类报告等指标衡量模型性能。
– 部署机器学习模型进行实时预测，了解模型可解释性技术。

要求：
– 基本的计算机知识
– 不需要先前编程经验，但熟悉基本编程概念（例如变量、循环、条件语句）会有帮助。
– 拥有联网的计算机。
– 能够安装软件，包括 Python 和必要的库（将提供安装说明）。
– 乐于学习和探索新的工具和技术（例如 Jupyter Notebook）。

谁应该报名？
这门课程适合任何渴望踏上数据科学之旅或增强现有技能的人士
有抱负的数据科学家
希望进入该领域并建立数据分析和机器学习的坚实基础的个人
寻求职业发展的专业人士
数据分析师、工程师和来自各行各业的专业人士，希望扩展他们的技能组合并转向数据驱动的角色
企业家和企业主
领导者有兴趣利用数据科学来推动战略决策并在其行业中获得竞争优势
好奇学习者
热衷于数据驱动见解并渴望了解数据科学在当今世界中变革潜力的爱好者
结论
通过本课程，您将获得处理复杂数据挑战所需的信心和技能，具备熟练和精确的能力。无论您是想要转变职业、增强商业眼光，还是仅仅满足您对数据科学的好奇心，我们全面的课程和实践方法将赋予您解锁数据力量并开启通往成功之路的能力。
立即报名，踏上掌握数据科学之旅——一次富有洞察力的发现。这门课程适合谁？
有抱负的数据科学家
学生和毕业生
职业转型者
数据分析师和工程师
企业家和企业主
对数据科学感兴趣的任何人