Наука данных: Основы анализа данных и машинного обучения

Вас интересует мир науки о данных, но пугает сложная математика и кодирование? Этот курс предоставляет четкое, концептуальное введение в основные принципы работы с данными и построения предсказательных моделей. К концу этого курса вы получите четкое представление о всем рабочем процессе, связанном с обработкой данных, от сбора и подготовки данных до оценки и развертывания модели, что позволит вам продолжить специализированное обучение в этой области. Что вы узнаете: * Понять основную терминологию, роли и рабочий процесс, используемые в современных проектах науки данных. * Применять основные методы подготовки данных, включая очистку, преобразование и инженерное обеспечение. * Освоить основные концепции машинного обучения с наблюдением, включая модели регрессии и классификации. * Анализировать, как популярные алгоритмы, такие как линейные модели и деревья решений, применяются для решения реальных бизнес-проблем. * Изучите основную архитектуру и функцию нейронных сетей и концепций глубокого обучения. Курс начинается с определения ключевых концепций и типов данных, затем проходит через структурированные шаги конвейера машинного обучения, сосредоточившись на практическом понимании абстрактной теории. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, заинтересованных в области науки данных или машинного обучения. Не требуется предыдущий опыт программирования, знания статистики или продвинутой математики. Начните свой путь к тому, чтобы стать грамотным специалистом по данным сегодня.