Kursus Python: Complete Data Science Training Menggunakan Python Untuk Analisa Data

Panduan Lengkap untuk Ilmu Data Praktis dengan Python: Belajar Statistik, Visualisasi, Pembelajaran Mesin & Lainnya

Apa yang Akan Saya Pelajari?

• Instal Anaconda dan bekerja dalam lingkungan iPytjhon / Jupyter, kerangka kerja yang kuat untuk analisis ilmu data

• Menjadi mahir dalam penggunaan paket data ilmu Python yang paling umum termasuk Numpy, Pandas, Scikit dan Matplotlib

• Dapat membaca data dari berbagai sumber (termasuk data halaman web) dan membersihkan data

• Melaksanakan tugas-tugas eksplorasi dan pra-pemrosesan data seperti tabulasi, pivot, dan meringkas data dengan Python

• Menjadi mahir dalam bekerja dengan data kehidupan nyata yang dikumpulkan dari berbagai sumber

• Lakukan visualisasi data dan pahami teknik mana yang harus diterapkan saat itu

• Melaksanakan teknik analisis data statistik yang paling umum di Python termasuk t-tes dan regersiion linier

• Memahami perbedaan antara pembelajaran mesin dan analisis data statistik

• Menerapkan teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang berbeda pada data kehidupan nyata

• Melaksanakan pembelajaran yang diawasi (baik dalam bentuk klasifikasi dan regresi) teknik pada data nyata

• Evaluasi ketepatan dan umum model pembelajaran mesin

• Membangun jaringan saraf dasar dan algoritma pembelajaran pembelajaran mendalam

• Gunakan kerangka H2o yang kuat untuk mengimplementasikan jaringan saraf dalam

Persyaratan :

• Siswa harus dapat menggunakan PC pada tingkat pemula, termasuk mampu menginstal program

• Keinginan untuk mempelajari ilmu data

• Pengetahuan Python sebelumnya akan berguna tetapi tidak diperlukan

Deskripsi :

• Di dalam kursus ini, Anda akan menemukan 12 bagian lengkap yang membahas setiap aspek Ilmu Data Python:• Pengantar lengkap untuk Python Data Science dan kerangka kerja berbasis Python yang kuat untuk ilmu data, Anaconda • Memulai dengan notebook Jupyter untuk menerapkan teknik sains data dengan Python • Presentasi komprehensif tentang alat analitis dasar- Numpy Arrays, Operations, Arithmetic, Equation-solving, Matriks, Vektor, Penyiaran, dll. • Struktur Data dan Membaca di Pandas, termasuk CSV, Excel, JSON, data HTML • Cara Pra-Proses dan “Wrangle” data Python Anda dengan menghapus NAs / Tidak ada data, penanganan data bersyarat, pengelompokan berdasarkan atribut, dll. • Membuat visualisasi data seperti histogram, boks, scatterplots, barplots, diagram garis / pie, dan banyak lagi! • Analisis statistik, penyimpulan statistik, dan hubungan antar variabel • Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Terawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan dengan Python • Anda bahkan akan menemukan cara membuat jaringan saraf tiruan dan struktur pembelajaran yang mendalam!