Проанализировать воспроизводимость анализа данных с помощью этих инструментов исследования данных
знакомство с наукой данные не должны быть тяжелая битва. Это пошаговый видео курс идеально подходит для новичков, которые немного знаю Python и ищете быстрый, быстрый темп введения. Освоить навыки, необходимые для записи данных на уровне науки в Python и конечно Jupyter. Вы узнаете о некоторых из наиболее часто используемых библиотек, которые являются частью дистрибутива Анаконда, а затем исследуем моделей машинного обучения с реальными наборами данных, чтобы дать вам навыки и выдержки вам нужно в реальном мире.Мы начнем с понимания основ Jupyter и свои стандартные функции. Вы будете анализируя пример отчета анализа данных. Проанализировав отчет анализа данных, следующим шагом является внедрение нескольких алгоритмов классификации. Затем мы покажем вам, как легко можно соскрести и собрать свои собственные данные из открытого интернета, так что вы можете применить ваши новые навыки в практических условиях. Закончить научившись визуализировать эти данные в интерактивном режиме.
Что вы узнаете
определить потенциальные области исследования и выполнять исследовательский анализ данных
план машинного обучения классификации стратегии и железнодорожного классификации моделей
использовать проверку кривые и снижения размерности, чтобы настроиться и повысить моделей
наскрести табличных данных с веб-страниц и превратить его в панды таблиц данных
создавать интерактивные веб-фрэндли визуализации, чтобы четко сформулировать свои выводы

DOWNLOAD






turbobit

---