- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.997
Автор: linkedin
Название: Основы науки о данных: научный стек Python (2022)
Описание:
Data Science Foundations: Python Scientific Stack
linkedin
Наука о данных дает организациям поразительные и чрезвычайно ценные сведения о человеческом поведении. Хотя интеллектуальный анализ данных может показаться немного сложным, вам не нужно быть высококвалифицированным программистом, чтобы обрабатывать свои собственные данные. В этом новом практическом курсе инструктор Мики Тебека покажет вам, как использовать научный стек Python для выполнения общих задач по науке о данных.
Узнайте об основных инструментах и основных концепциях для эффективной обработки данных с помощью научного стека Python, в том числе о том, как работать с Visual Studio Code для документирования, NumPy для числовых вычислений, Pandas для обработки данных, scikit-learn для моделирования данных, madplotlib для визуализации данных. , и больше. По завершении этого курса у вас будут навыки, необходимые для загрузки и анализа данных, запуска моделей, решения сложных задач и отображения результатов для вашей команды.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Основы науки о данных: научный стек Python (2022)
Описание:
Data Science Foundations: Python Scientific Stack
Наука о данных дает организациям поразительные и чрезвычайно ценные сведения о человеческом поведении. Хотя интеллектуальный анализ данных может показаться немного сложным, вам не нужно быть высококвалифицированным программистом, чтобы обрабатывать свои собственные данные. В этом новом практическом курсе инструктор Мики Тебека покажет вам, как использовать научный стек Python для выполнения общих задач по науке о данных.
Узнайте об основных инструментах и основных концепциях для эффективной обработки данных с помощью научного стека Python, в том числе о том, как работать с Visual Studio Code для документирования, NumPy для числовых вычислений, Pandas для обработки данных, scikit-learn для моделирования данных, madplotlib для визуализации данных. , и больше. По завершении этого курса у вас будут навыки, необходимые для загрузки и анализа данных, запуска моделей, решения сложных задач и отображения результатов для вашей команды.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытый контент для пользователей All-dar.