Praktik langsung di Proyek Ilmu Data tentang Prediksi Harga Mobil – Pembuatan & Penerapan Model
Apa yang akan Anda pelajari?
-
Analisis dan Pemahaman Data
-
Analisis Univariat dan Bivariat
-
Persiapan data
-
Model Building menggunakan XGBoost untuk memprediksi harga mobil.
-
Evaluasi Model
-
Memprediksi variabel penting yang mengarah ke harga mobil menggunakan XGBoost
-
Menjalankan model di Server Streamlit lokal
-
Mendorong buku catatan dan file proyek Anda ke repositori GitHub
-
Menyebarkan proyek di Heroku Cloud Platform
Persyaratan
-
Pengetahuan yang sangat dasar tentang Python
-
Keakraban dengan Github
Keterangan
Kursus ini tentang memprediksi harga mobil berdasarkan fitur-fiturnya menggunakan Model Pembelajaran Mesin . Ini adalah proyek langsung di mana saya akan mengajari Anda proses langkah demi langkah dalam membuat dan mengevaluasi model pembelajaran mesin dan akhirnya menerapkan yang sama di platform Cloud untuk memungkinkan pelanggan Anda berinteraksi dengan model Anda melalui antarmuka pengguna.
Kursus ini akan memandu Anda melalui awal eksplorasi data dan pemahaman , analisis data, penyusunan data, model bangunan dan evaluasi dan teknik penyebaran . Kami akan menggunakan algoritma XGBoost untuk membuat model kami yang membantu kami dalam memprediksi harga mobil berdasarkan fitur-fiturnya.
Pada akhirnya kita akan belajar membuat Antarmuka Pengguna untuk berinteraksi dengan model yang kita buat dan akhirnya menerapkan yang sama di Cloud.
Saya telah membagi dan memisahkan seluruh kursus dalam Tugas di bawah ini, untuk memudahkan pemahaman tentang apa yang akan dibahas.
Tugas 1: Menginstal Paket.
Tugas 2: Mengimpor Perpustakaan.
Tugas 3: Memuat data dari sumber.
Tugas 4: Pemahaman Data
Tugas 5: Pembersihan Data
