91037
Data Science Python 1 év vizsga nélkül

A tanfolyam végére megtanulja és megérti:

• Az adattudományi folyamatokat, hipotézisek felállítását és tesztelését
• Technikák, beleértve az adatok feldolgozását, feltárását és vizualizálását
• Hogyan kell telepíteni a szükséges Python környezetet
• A Python programozás alapvető fogalmai
• Hogyan végezzen magas szintű matematikai számításokat a NumPy használatával
• Tudományos és műszaki számítások végzése a SciPy használatával
• Adatelemzés végrehajtása és manipulálása a Pandas használatával
• Felügyelt és felügyelet nélküli tanulási modellek
• Hogyan nyerhetünk ki hasznos adatokat weboldalakról web scrappelés segítségével?
• Hogyan integrálhatja a Pythont a Hadoop, a Spark és a MapReduce programokkal

Szoftveres szakemberek, informatikai szakemberek vagy diplomások, akik az analitika területén szeretnének karriert kezdeni; a Pythonnal való munka iránt érdeklődő analitikus szakemberek; tapasztalt szakemberek, akik az adattudományt a saját területükön szeretnék alkalmazni.

Fedezze fel, hogy az adattárolási, manipulációs és vizualizációs technikák elsajátításával a Python hogyan segíti az adattudományt. Merüljön el az adatok kezelésében nagy teljesítményű könyvtárakkal, fedezze fel a statisztikai és prediktív modellezést, és hajtson végre gépi tanulási algoritmusokat, hogy magabiztosan oldja meg a valós kihívásokat.

• Python programozási fogalmak - A Python programozási fogalmak elsajátítása számos előnnyel jár. Az adattípusok, a tuplik, a listák és a szótárak megértése lehetővé teszi az információk hatékony rendszerezését és feldolgozását, ami megkönnyíti az összetett adatok kezelését. Az alapvető operátorok lehetővé teszik a számítások elvégzését és a logika zökkenőmentes megvalósítását. A függvények pedig segítenek tisztább, újrafelhasználható kódot írni, időt takarítva meg és csökkentve a hibák számát. Ezek a készségek elengedhetetlenek a valós problémák megoldásához és az olyan területeken való előrelépéshez, mint az adattudomány, a szoftverfejlesztés és az automatizálás.
• Felügyelt és felügyelet nélküli tanulási modellek - Fedezze fel a Python felügyelt és felügyelet nélküli tanulási modelljeit, beleértve a lineáris és logisztikus regressziót előrejelzésekhez és elemzéshez, a klaszterezést az adatok csoportosításához, valamint a dimenziócsökkentést az adathalmazok egyszerűsítéséhez. Olyan technikákkal is megismerkedhet, mint a K-NN és a csővezeték egyszerűsítő folyamatok, amelyek segítségével könnyedén megoldhatja az összetett adatfeladatokat. Ezek a modellek kulcsfontosságúak a meglátások feltárásában és az okosabb döntések meghozatalában.
• A Python integrálása más eszközökkel - Megtanulja, hogyan integrálhatja a Pythont olyan nagy teljesítményű eszközökkel, mint a Hadoop, a Spark és a MapReduce a nagy adatok hatékony kezelése érdekében. Ez a tanfolyam megmutatja, hogyan kombinálhatja a Python rugalmasságát ezekkel a platformokkal a hatalmas adathalmazok feldolgozásához, elemzéséhez és kezeléséhez, megkönnyítve ezzel a meglátások és megoldások kidolgozását adatintenzív környezetekben.

A Data Science with Python tanfolyamnak nincsenek előfeltételei.