Analitik data python pemula: Pengantar sains data: Pelajari sains data: metode analisis data Python
Apa yang akan Anda pelajari
- Analisis data Python – Instal Anaconda & Bekerja di Dalam Lingkungan iPython / Jupyter, Kerangka yang Kuat untuk Analisis Ilmu Data
- Ilmu Python Data – Menjadi Mahir Dalam Menggunakan Paket Ilmu Python Data Paling Umum Termasuk Numpy, Pandas, Scikit & Matplotlib
- Teknik analisis data – Mampu Membaca Data Dari Berbagai Sumber (Termasuk Data Halaman Web) & Membersihkan Data
- Analitik data – Melaksanakan Tugas Eksplorasi & Pra-pemrosesan Data Seperti Tabulasi, Pivoting & Peringkasan Data Dengan Python
- Menjadi Mahir Dalam Bekerja Dengan Data Kehidupan Nyata Yang Dikumpulkan Dari Berbagai Sumber
- Melakukan Visualisasi Data & Memahami Teknik Yang Akan Diaplikasikan
- Melaksanakan Teknik Analisis Data Statistik Paling Umum Dalam Python Termasuk T-Tes & Regresi Linier
- Memahami Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin & Analisis Data Statistik
- Menerapkan Berbagai Teknik Belajar Tanpa Pengawasan Pada Data Kehidupan Nyata
- Menerapkan Supervised Learning (Baik Dalam Bentuk Klasifikasi & Regresi) Teknik Pada Data Nyata
- Mengevaluasi Akurasi & Generalitas Model Pembelajaran Mesin
- Membangun Jaringan Saraf Tiruan Dasar & Algoritma Pembelajaran Jauh
- Gunakan Kerangka H2o Yang Kuat Untuk Menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan
Persyaratan
- Mampu Menggunakan PC Di Tingkat Pemula, Termasuk Mampu Menginstal Program
- Keinginan Untuk Belajar Ilmu Data
- Pengetahuan Sebelumnya Tentang Python Akan Bermanfaat Tetapi TIDAK Diperlukan
Deskripsi
Panduan Lengkap untuk Ilmu Data Praktis dengan Python: Pelajari Statistik, Visualisasi, Pembelajaran Mesin & Lainnya
INI ADALAH PELATIHAN ILMU DATA LENGKAP DENGAN PYTHON UNTUK ANALISIS DATA:
Dengan kursus ini, Anda akan memiliki kunci untuk seluruh Ilmu Data Python!
TIDAK ADA PYTHON SEBELUMNYA ATAU STATISTIK / PENGETAHUAN BELAJAR MESIN YANG DIBUTUHKAN:
Anda akan mulai dengan menyerap dasar-dasar dan teknik Sains Data Python yang paling berharga …
Menggunakan metode yang mudah dipahami dan langsung untuk menyederhanakan dan menangani bahkan konsep yang paling sulit di Python.
