Основы науки о данных и прикладного ИИ

Начало работы в области науки о данных и искусственного интеллекта может показаться сложным без структурированного и доступного пути обучения. Этот курс закладывает четкую основу в области статистических принципов, исследования данных, предиктивного моделирования и современных рабочих процессов ИИ. Что вы узнаете: Понимать фундаментальную терминологию науки о данных, основные математические концепции и стандартный жизненный цикл анализа. Очищать, преобразовывать и анализировать табличные наборы данных, используя современные аналитические шаблоны. Создавать базовые предиктивные модели для задач регрессии и классификации. Применять современные концепции искусственного интеллекта, включая основы фундаментальных моделей и шаблоны проектирования запросов. Оценивать производительность моделей и диагностировать распространенные проблемы моделирования, такие как переобучение. Материал начинается с основных словарных запасов и фундаментальных концепций данных, прежде чем методично перейти к практической манипуляции данными, предиктивной аналитике и практическим приложениям ИИ с поясняющими фрагментами кода. Этот курс разработан специально для абсолютных новичков, которым не требуется предварительный опыт программирования или продвинутой математики. Начните читать сегодня, чтобы развивать практические, готовые к будущему навыки работы с данными в удобном для вас темпе.