91037
Data Science с Python 1 година без изпит

В края на курса ще научите и разберете:

• Процесите на науката за данните, изграждането и тестването на хипотези
• Техники, включващи обработка на данни, проучване и визуализация
• Как да инсталирате необходимата среда на Python
• Основни концепции за програмиране в Python
• Как да извършвате математически изчисления на високо ниво с помощта на NumPy
• Как да извършвате научни и технически изчисления с помощта на SciPy
• Извършване на анализ на данни и манипулиране с помощта на Pandas
• Модели за обучение с наблюдение и без наблюдение
• Как да извличате полезни данни от уебсайтове, като използвате уеб скрапинг
• Как можете да интегрирате Python с Hadoop, Spark и MapReduce

Софтуерни специалисти, ИТ специалисти или дипломирани специалисти, които искат да започнат кариера в областта на анализите; специалисти в областта на анализите, които се интересуват от работа с Python; опитни специалисти, които искат да прилагат науката за данните в своята област.

Открийте как Python подпомага науката за данните, като овладеете техники за съхранение, манипулиране и визуализация на данни. Потопете се в обработката на данни с мощни библиотеки, изследвайте статистическото и прогностичното моделиране и прилагайте алгоритми за машинно обучение, за да се справяте уверено с предизвикателства от реалния свят.

• Концепции за програмиране в Python - Овладяването на концепциите за програмиране в Python предоставя множество ползи. Разбирането на типовете данни, кортежите, списъците и речниците ви позволява да организирате и обработвате информацията ефективно, което улеснява управлението на сложни данни. Основните оператори ви позволяват да извършвате изчисления и да прилагате логика безпроблемно. Функциите пък ви помагат да пишете по-чист код, който може да се използва многократно, като по този начин спестявате време и намалявате грешките. Тези умения са от съществено значение за решаването на реални проблеми и за напредъка в области като науката за данните, разработването на софтуер и автоматизацията.
• Модели за обучение с наблюдение и без наблюдение - Разгледайте моделите за обучение с наблюдение и без наблюдение на Python, включително линейна и логистична регресия за прогнози и анализ, клъстеризация за групиране на данни и намаляване на размерността за опростяване на набори от данни. Ще се запознаете и с техники като K-NN и pipeline, които рационализират процесите, като ви помагат да се справяте с лекота със сложни задачи, свързани с данни. Тези модели са ключът към разкриването на прозрения и вземането на по-интелигентни решения.
• Интегриране на Python с други инструменти - Научете как да интегрирате Python с мощни инструменти като Hadoop, Spark и MapReduce, за да обработвате ефективно големи данни. Този курс ви показва как да комбинирате гъвкавостта на Python с тези платформи, за да обработвате, анализирате и управлявате огромни масиви от данни, като по този начин улеснявате създаването на прозрения и решения в среди с интензивно използване на данни.

Няма предварителни условия за курса Data Science with Python.