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Course Outline
Data Science/AI 소개
- 데이터를 통한 지식 습득
- 지식 표현
- 가치 창출
- Data Science 개요
- AI 생태계와 분석에 대한 새로운 접근 방식
- 핵심기술
Data Science 작업 흐름
- 선명한 DM
- 데이터 준비
- 모델 계획
- 모델 구축
- Communication
- 전개
Data Science 기술
- Languages 프로토타입 제작에 사용됨
- Big Data 기술
- 일반적인 문제에 대한 엔드투엔드 솔루션
- Python 언어 소개
- Python를 Spark와 통합
Business의 AI
- AI 생태계
- AI의 윤리
- AI를 비즈니스에 활용하는 방법
데이터 소스
- 데이터 유형
- SQL 대 NoSQL
- 데이터 저장고
- 데이터 준비
Data Analysis – 통계적 접근
- 개연성
- Statistics
- 통계적 모델링
- Python를 사용하여 비즈니스에 적용
비즈니스에서의 머신러닝
- 감독 및 감독되지 않음
- Forecasting 문제
- 분류 문제
- 클러스터링 문제
- 이상 탐지
- 추천 엔진
- 연관 패턴 마이닝
- Python 언어의 ML 문제 해결
딥러닝
- 기존 ML 알고리즘이 실패하는 문제
- Deep Learning로 복잡한 문제 해결
- 텐서플로우 소개
자연어 처리
데이터 시각화
- 모델링의 시각적 보고 결과
- 시각화의 일반적인 함정
- Python를 이용한 데이터 시각화
데이터에서 의사결정까지 - 커뮤니케이션
- 영향력 행사: 데이터 기반 스토리텔링
- 영향력 효과
- Data Science 프로젝트 관리
Requirements
없음
35 Hours
회원 평가 (3)
예제와 연습
Kamil
Course - Introduction to Data Science and AI using Python
Machine Translated
The course is very interesting being the main focus nowdays
mohamed taher - FAB banak Egypt
Course - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Ahmed was very interactive and didn’t mind answering any kind of questions Well presentation and smooth flow of the course
