Data Science with Python Complete Course [Prashant Mishra] [Udemy]

Data Science with Python Complete Course
Data Science 2021 : Complete Data Science
Добавлено
Рейтинг: 4,4 из 54,4 (56 оценок)
Студентов: 18 009
Авторы: Prashant Mishra
Последнее обновление: 9/2021
Английский
Английский [авто]
Чему вы научитесь

• Perform high-level mathematical and technical computing using the NumPy and SciPy packages and data analysis with the Pandas package
• Gain an in-depth understanding of Data Science processes: data wrangling, data exploration, data visualization, hypothesis building, and testing
• Master the essential concepts of Python programming, including data types, tuples, lists, dicts, basic operators, and functions.
• Apply knowledge and actionable insights from data across a broad range of application domains.

Требования

• An understanding of the fundamentals of Python programming
• Basic knowledge of statistics

Описание
Today Data Science and Machine Learning are used in almost every industry, including automobiles, banks, health, telecommunications, telecommunications, and more.


As the manager of Data Science and Machine Learning, you will have to research and look beyond common problems, you may need to do a lot of data processing. test data using advanced tools and build amazing business solutions. However, where and how will you learn these skills required in Data Science and Machine Learning?


Science and Mechanical Data require in-depth knowledge on a variety of topics. Scientific data is not limited to knowing specific packages/libraries and learning how to use them. Science and Mechanical Data requires an accurate understanding of the following skills,


Understand the complete structure of Science and Mechanical Data


Different Types of Data Analytics, Data Design, Scientific Data Transfer Features and Machine Learning Projects


Python Programming Skills which is the most popular language in Science and Mechanical Data


Machine Learning Mathematics including Linear Algebra, Calculus and how to apply it to Machine Learning Algorithms and Science Data


Mathematics and Mathematical Analysis of Data Science


Data Science Data Recognition


Data processing and deception before installing Learning Machines


Machine learning


Ridge (L2), Lasso (L1), and Elasticnet Regression / Regularization for Machine Learning


Selection and Minimization Feature for Machine Learning Models


Selection of Machine Learning Model using Cross Verification and Hyperparameter Tuning


Analysis of Machine Learning Materials Groups


In-depth learning uses the most popular tools and technologies of today.


This Data Science and Machine Learning course is designed to consider all of the above, True Data Science and Machine Learning A-Z Course. In most Data Science and Machine Learning courses, algorithms are taught without teaching Python or this programming language. However, it is very important to understand language structure in order to apply any discipline including Data Science and Mechanical Learning.


Also, without understanding Mathematics and Statistics it is impossible to understand how other Data Science and Machine Learning algorithms and techniques work.


Science and Mechanical Data is a set of complex linked topics. However, we strongly believe in what Einstein once said,


"If you can't explain it easily, you didn't understand it well enough."


As a teacher, I constantly strive to reach my goal. This is one comprehensive course in Science and Mechanical Data that teaches you everything you need to learn Science and Mechanical Data using simple examples with great depth.


As you will see from the preview talks, some of the more complex topics are explained in simple language.


Some important skills you will learn,


Python Programming


Python is listed as the # 1 language for Data Science and Mechanical Data. It is easy to use and rich with various libraries and functions required to perform various Data Science and Machine Learning activities. In addition, it is the most widely used and automated language for the use of many Deep Learning frameworks including Tensorflow and Keras.




Advanced Mathematics Learning Machine


Mathematics is the foundation of Data Science in general and Learning Machines in particular. Without understanding the meanings of Vectors, Matrices, their operations and understanding Calculus, it is impossible to understand the basics of Data Science and Machine Learning. The Gradient Declaration of Basic Neural Network and Mechanical Learning is built on the foundations of Calculus and Derivatives.




Previous Statistics for Data Science


It is not enough to know only what you are saying, in the middle, the mode, etc. Advanced Techniques for Science and Mechanical Data such as feature selection, size reduction using PCA are all based on previous Distribution and Statistical Significance calculations. It also helps us to understand the operation of the data and use the appropriate machine learning process to get the best results from various Data Science and Mechanical Learning techniques.




Data recognition


As they say, the picture costs a thousand words. Data identification is one of the most important methods of Data Science and Mechanical Data and is used for Analytical Data Analysis. In that, we analyze the data visually to identify patterns and styles. We will learn how to create different sites and charts and how to analyze them for all practical purposes. Feature Selection plays an important role in Machine Learning and Visualization Data is its key.




Data processing


Scientific Data requires extensive data processing. Data Science and Machine Learning specialists spend more than 2/3 of their time analyzing and analyzing data. Data can be noisy and never in good condition. Data processing is one of the most important ways for Data Science and Mechanics to learn to get the best results. We will be using Pandas which is a well-known Python data processing library and various other libraries for reading, analyzing, processing and cleaning data.




Machine learning


Heart and Soul Data Science is a guessing skill provided by algorithms from the Deep Learning and Learning Machines. Machine learning takes the complete discipline of Data Science ahead of others. We will integrate everything we have learned in previous sections and build learning models for various machines. The key features of Machine Learning are not only ingenuity but also understanding of the various parameters used by Machine Learning algorithms. We will understand all the key parameters and how their values affect the outcome in order to build the best machine learning models.

Для кого этот курс:

• For Complete Beginners to Data Sciecne, which will make you Hero in the Data Science Field.

Наука о данных с Python Полный курс
Data Science 2021: Complete Data Science (Наука о данных)
Добавлено
Рейтинг: 4,4 из 54,4 (56 оценок)
Студентов: 18 009
Чему вы научитесь

• Выполняйте высокоуровневые математические и технические вычисления с помощью пакетов NumPy и SciPy и анализ данных с помощью пакета Pandas.
• Получите глубокое понимание процессов Data Science: обработка данных, исследование данных, визуализация данных, построение гипотез и тестирование.
• Освойте основные концепции программирования на Python, включая типы данных, кортежи, списки, словари, базовые операторы и функции.
• Применяйте знания и полезные выводы из данных в широком диапазоне областей приложений.

Требования

• Понимание основ программирования на Python
• Базовые знания статистики

Описание
Сегодня наука о данных и машинное обучение используются почти во всех отраслях, включая автомобили, банки, здравоохранение, телекоммуникации, телекоммуникации и многое другое.


Вам, как менеджеру по науке о данных и машинному обучению, придется исследовать и выходить за рамки общих проблем, возможно, вам придется много обрабатывать данные. тестируйте данные с помощью передовых инструментов и создавайте потрясающие бизнес-решения. Однако где и как вы изучите эти навыки, необходимые в области науки о данных и машинного обучения?


Наука и механические данные требуют глубоких знаний по множеству тем. Научные данные не ограничиваются знанием конкретных пакетов / библиотек и обучением их использованию. Наука и механические данные требуют точного понимания следующих навыков:


Понять полную структуру науки и механических данных


Различные типы аналитики данных, дизайн данных, функции передачи научных данных и проекты машинного обучения


Навыки программирования на Python, который является самым популярным языком в области науки и механических данных


Математика машинного обучения, включая линейную алгебру, исчисление, и способы ее применения к алгоритмам машинного обучения и научным данным


Математика и математический анализ науки о данных


Распознавание данных Data Science


Обработка данных и обман перед установкой Learning Machines


Машинное обучение


Ridge (L2), Lasso (L1) и регрессия / регуляризация Elasticnet для машинного обучения


Функция выбора и минимизации для моделей машинного обучения


Выбор модели машинного обучения с использованием перекрестной проверки и настройки гиперпараметров


Анализ групп материалов по машинному обучению


В углубленном обучении используются самые популярные на сегодняшний день инструменты и технологии.


Этот курс Data Science and Machine Learning разработан с учетом всего вышеперечисленного, True Data Science и Machine Learning AZ. В большинстве курсов по науке о данных и машинному обучению алгоритмы преподаются без изучения Python или этого языка программирования. Однако очень важно понимать структуру языка, чтобы применять любую дисциплину, включая науку о данных и механическое обучение.


Кроме того, без понимания математики и статистики невозможно понять, как работают другие алгоритмы и методы Data Science и Machine Learning.


Наука и механические данные - это набор сложных взаимосвязанных тем. Однако мы твердо верим в то, что однажды сказал Эйнштейн:


«Если вы не можете объяснить это легко, значит, вы недостаточно хорошо это поняли».


Как учитель я постоянно стремлюсь достичь своей цели. Это один комплексный курс по науке и механическим данным, который научит вас всему, что вам нужно для изучения науки и механических данных, используя простые и глубокие примеры.


Как вы увидите из предварительных переговоров, некоторые из более сложных тем объясняются простым языком.


Вы научитесь некоторым важным навыкам,


Программирование на Python


Python указан как язык №1 в области науки о данных и механических данных. Он прост в использовании и богат различными библиотеками и функциями, необходимыми для выполнения различных задач в области науки о данных и машинного обучения. Кроме того, это наиболее широко используемый и автоматизированный язык для использования многих фреймворков глубокого обучения, включая Tensorflow и Keras.




Машина для изучения продвинутой математики


Математика - это основа науки о данных в целом и обучающих машин в частности. Без понимания значений векторов, матриц, их операций и понимания исчисления невозможно понять основы науки о данных и машинного обучения. Градиентная декларация базовой нейронной сети и механического обучения построена на основе исчисления и производных.




Предыдущая статистика для науки о данных


Недостаточно знать только то, что вы говорите, в середине, режим и т. Д. Расширенные методы для науки и механических данных, такие как выбор функций, уменьшение размера с помощью PCA, все основаны на предыдущих расчетах распределения и статистической значимости. Это также помогает нам понять работу данных и использовать соответствующий процесс машинного обучения, чтобы получить наилучшие результаты от различных методов Data Science и Mechanical Learning.




Распознавание данных


Как говорится, картина стоит тысячи слов. Идентификация данных является одним из наиболее важных методов науки о данных и механических данных и используется для анализа аналитических данных. При этом мы визуально анализируем данные, чтобы определить закономерности и стили. Мы узнаем, как создавать разные сайты и диаграммы и как анализировать их для всех практических целей. Выбор функций играет важную роль в машинном обучении, а данные визуализации - это его ключ.




Обработка данных


Научные данные требуют обширной обработки данных. Специалисты по науке о данных и машинному обучению тратят более 2/3 своего времени на анализ и анализ данных. Данные могут быть шумными и никогда не быть в хорошем состоянии. Обработка данных - один из важнейших способов обучения специалистов по науке о данных и механике для достижения наилучших результатов. Мы будем использовать Pandas, известную библиотеку обработки данных Python, и различные другие библиотеки для чтения, анализа, обработки и очистки данных.




Машинное обучение


Наука о данных сердца и души - это умение угадывать, предоставляемое алгоритмами машин глубокого обучения и обучения. Машинное обучение опережает все остальные дисциплины науки о данных. Мы объединим все, что мы узнали в предыдущих разделах, и построим модели обучения для различных машин. Ключевые особенности машинного обучения - это не только изобретательность, но и понимание различных параметров, используемых алгоритмами машинного обучения. Мы поймем все ключевые параметры и то, как их значения влияют на результат, чтобы построить лучшие модели машинного обучения.

Для кого этот курс:

• Для полных новичков в Data Sciecne, который сделает вас героем в области науки о данных

Скрытая ссылка