Red Sun
Модератор
- 01.01.22
- 44.101
- 500.158
Другие курсы от автора:
[Udemy] [Arnold Oberleiter] [ENG] ИИ-агенты: автоматизация и бизнес с...
[Арина Высоцкая] Соцсети без штрафов: новые правила — 2025 (2025)
[ShtDY] Практикум Как высыпаться за ночь, чтобы были силы творить и...
[Ольга Гогаладзе] [Pro.finansy] Большой курс по теханализу (2024)
[Виктория Шухат] Управленец (4-й месяц 2025)
[Виктория Шухат] Управленец (5-й месяц 2025)
[Ольга Абрамова] [enterclass] Ветка яблони. Цветы пастелью (2025)
[Арина Высоцкая] Соцсети без штрафов: новые правила — 2025 (2025)
[ShtDY] Практикум Как высыпаться за ночь, чтобы были силы творить и...
[Ольга Гогаладзе] [Pro.finansy] Большой курс по теханализу (2024)
[Виктория Шухат] Управленец (4-й месяц 2025)
[Виктория Шухат] Управленец (5-й месяц 2025)
[Ольга Абрамова] [enterclass] Ветка яблони. Цветы пастелью (2025)
[teamtreehouse] Начало науки о данных (2022)
Наука о данных объединяет статистику, анализ данных, машинное обучение и связанные с ними методы для понимания и анализа реальных явлений с данными. В нем используются методы и теории, взятые из многих областей в контексте математики, статистики, информатики и компьютерных наук.
В этом треке мы будем изучать инструменты и методы, которые помогут вам начать свое путешествие.
Вы изучите основные строительные блоки того, как анализировать и сообщать о полученных данных.
Первый курс, который вы пройдете, — это «Основы анализа данных», где вы освоите язык и определения, а также узнаете, как думать о данных. Далее мы рассмотрим некоторые темы, связанные с Python, так как это язык, который специалисты по данным используют чаще всего. Вы создадите прочную основу для работы со списками, словарями, последовательностями, кортежами и многим другим в Python.
Далее мы расскажем, как установить и использовать Anaconda, а также Jupyter Notebooks — два полезных инструмента для работы с Python. Кроме того, вы начнете создавать диаграммы с помощью библиотеки Python matplotlib, стандартной библиотеки визуализации данных. Matplotlib позволяет легко генерировать разнообразные графики и диаграммы с помощью нескольких строк кода Python.
Вы познакомитесь с NumPy, основным пакетом для научных вычислений, а затем с pandas, который предоставляет быстрые, гибкие и выразительные структуры данных для вашей работы с данными Python.
Затем мы рассмотрим некоторые рекомендации по очистке и подготовке данных, визуализации данных и познакомимся с извлечением данных из Интернета. Чтобы завершить этот трек, вы пройдете наш курс «Введение в большие данные», а затем наш курс «Основы машинного обучения».
Готовы сделать следующий шаг в своей карьере в области Data Science? Давайте начнем!
Материал на английском языке
Подробнее:
Наука о данных объединяет статистику, анализ данных, машинное обучение и связанные с ними методы для понимания и анализа реальных явлений с данными. В нем используются методы и теории, взятые из многих областей в контексте математики, статистики, информатики и компьютерных наук.
В этом треке мы будем изучать инструменты и методы, которые помогут вам начать свое путешествие.
Вы изучите основные строительные блоки того, как анализировать и сообщать о полученных данных.
Первый курс, который вы пройдете, — это «Основы анализа данных», где вы освоите язык и определения, а также узнаете, как думать о данных. Далее мы рассмотрим некоторые темы, связанные с Python, так как это язык, который специалисты по данным используют чаще всего. Вы создадите прочную основу для работы со списками, словарями, последовательностями, кортежами и многим другим в Python.
Далее мы расскажем, как установить и использовать Anaconda, а также Jupyter Notebooks — два полезных инструмента для работы с Python. Кроме того, вы начнете создавать диаграммы с помощью библиотеки Python matplotlib, стандартной библиотеки визуализации данных. Matplotlib позволяет легко генерировать разнообразные графики и диаграммы с помощью нескольких строк кода Python.
Вы познакомитесь с NumPy, основным пакетом для научных вычислений, а затем с pandas, который предоставляет быстрые, гибкие и выразительные структуры данных для вашей работы с данными Python.
Затем мы рассмотрим некоторые рекомендации по очистке и подготовке данных, визуализации данных и познакомимся с извлечением данных из Интернета. Чтобы завершить этот трек, вы пройдете наш курс «Введение в большие данные», а затем наш курс «Основы машинного обучения».
Готовы сделать следующий шаг в своей карьере в области Data Science? Давайте начнем!
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Start Your Data Science Career with Treehouse
Master data science with Treehouse. Learn Python, SQL, and more to boost your skills and secure a tech job. Start your journey today.teamtreehouse.com
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
