python数据科学:掌握Python

在这本数据科学编程实践指南中，学习使用Python进行数据分析和可视化

你会学到什么
开始用Python编码，并学习如何使用它进行统计分析
能够用Python创建机器学习算法，使用NumPy、statsmodels和scikit-learn
在你的简历中填入所需的数据科学技能:统计分析、使用NumPy的Python编程、pandas、matplotlib和Seaborn、高级统计
在Python中执行线性和逻辑回归
通过研究欠拟合、过拟合、训练、验证、n重交叉验证、测试以及超参数如何
通过展示对数据科学领域的理解给面试官留下深刻印象
将你的技能应用到现实生活的商业案例中
您将使用真实世界的数据构建一个数据科学项目组合。
学习熊猫用Python进行数据操作。
探索如何将您的机器学习模型部署为交互式API。
进行聚类和因子分析
学习使用Seaborn进行统计绘图
使用Anaconda数据科学堆栈环境快速设置。
使用最先进的深度学习框架，如谷歌的tensor flow开发业务直觉，同时用大数据编码和解决任务
展现深度神经网络的力量

MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz，2声道
语言：英语+中英文字幕（云桥网络 机译） |时长:51节课(38小时11分钟)|大小解压后:18.5 GB

要求
不需要以前的经验。

描述
在21世纪，数据科学家将成为劳动力中最有价值的工作者之一。对此有许多可能的解释，包括大数据的兴起和数据分析需求的增加。

然而，需求一直超过供给。大学毕业生很难找到数据科学家的工作。Data Science with Python : Get a grasp on python

大多数在线课程都专注于一个特定的主题。很难看出在线课程教授的特定技能如何适应你职业生涯的大背景。

在这个综合课程中，您将学习如何使用Python来分析数据、可视化数据以及使用强大的机器学习算法！

Glassdoor将数据科学家列为头号工作，并确实表示美国数据科学家的平均工资超过12万美元。数据科学的职业生涯可以让你解决我们这个时代最迷人的问题！

无论是有一些编程经验的初学者，还是希望进入数据科学领域的有经验的开发人员，都将从这门课程中受益！

这一综合课程包括以下主题

用Python编程

使用Python的NumPy

使用pandas数据框解决复杂任务

用熊猫来处理Excel文件

使用python进行Web抓取

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个最近邻居

k表示聚类

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

还有很多很多！

这门课程是给谁的
初学Python的开发人员对Python的机器学习和数据科学感兴趣
如果你想在人工智能领域有一个伟大的职业生涯，这个课程是为你准备的。

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