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Geschäftsanalysen und Datenwissenschaft in aller Branche zu werden. Die Betrachtung von Analysen und Analysen sowie die sense und understanding ist von der heutigen Entscheidungsfindung zu machen.
Python ist die Lingua franca der Datenwissenschaft geworden Dieser Kurs geht von Python ein, wenn du eine high-level Einführung ohne Programmierung von Datenwissenschaft bevorzugen würd, ich habe einen anderen Kurs : Die No-Code Data Science Master
Programmierung kann einschüchtern, sich Python excels kann aufgrund seiner Lesbarkeit und frei für alle Plattformen wie Linux, Mac und Windows verfügbar sein. Dieser Kurs wird einige Vorkenntnisse in Python syntaxen einnehmen, aber um eine allgemeine Lernwelt zu etablieren, wird einige Grundlagen behandelt. Wir behandeln den vollständigen the einschließlich:
- Daten aus Dateien (z. B. Excel Tabellen) und Datenbanken (z. B. SQL Server)
- Datenreinigung
- Exploratory
- Maschinelles Lernen
- Modellvalidierung und der churn
- Datenvisualisierung und Reporting
In diesem Kurs verwenden wir frei und öffentlich verfügbare Python-Bibliotheken
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Wer bin ich?
Jesper Dramsch
Ich bin als geophysicist ausgebildet und in die Python-Programmierung, Datenwissenschaft und maschinelle Erforschung von Forschung von Forschung in der Arbeit zu einer PhD einsteigen. In dieser Zeit habe ich educational auf der Maschine erwachsen, a die es zu machen hatte. Mein top zu diesem Zeitpunkt wurden zu 64,000-Mal gesehen. Außerdem habe ich Python und Datenwissenschaft in aller Welt in Unternehmen wie Shell, die britische Regierung und Universitäten und mehrere mittelständische Unternehmen unterrichtet. Als einige pick-me-up
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Andere nützliche Links:
Meine Website und meinen Blog – https://dramsch.netThe wöchentliche Newsletter –
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Overview
Syllabus
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- Einführung
- KURSPROJEKT
- Was ist Datenwissenschaft?
- Tool
- So findest du Hilfe
- | Datenladen |
- Excel und CSV-Dateien laden
- Daten aus SQL laden
- Beliebige Datendatei laden
- Umgang mit großen Daten
- Mehrere Datenquellen kombinieren
- | Datenreinigung | |
- Umgang mit fehlenden Daten
- Skalierung und Nummerndaten
- Daten mit Schema validieren
- Categorical Daten koennen
- | Exploratory Analysis
- Visuelle Data
- Beschreibende Statistiken
- Daten in Subsets teilen
- Beziehungen in den Daten finden
- | Machine Learning |
- Lineare Regression für den Price
- Entscheidungsbäume und zufällige Trees
- Maschinelles Lernen klassifikation
- Data für tiefer Erkenntnisse
- Validierung von Machine of
- ML Interpretation
- Einführung in das Maschinelles Lernen
- | Visuelle und Berichte | |
- Grundlagen der Visualisierung
- Geospatiale Informationen visualisieren
- Daten und Visualisierungen exportieren
- Präsentationen direkt in Jupyter erstellen
- PDF-Berichte von Jupyter erstellen
- Conclusion und Glückwunsch!
