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Course Outline
소개
- Data Science 프로세스 데이터 과학자의 역할과 책임
개발 환경 준비
- 라이브러리, 프레임워크, 언어 및 도구 로컬 개발 협업 웹 기반 개발
데이터 수집
- 다양한 유형의 데이터 구조화된 로컬 데이터베이스 데이터베이스 커넥터 일반적인 형식: xlxs, XML, Json, csv, ...
수집, 선택, 정리 및 변환 데이터 품질 보장 - 정확성, 의미 및 보안 예외 보고서
- Languages 준비, 처리 및 분석에 사용됨
R 언어 R 소개 데이터 조작, 계산 및 그래픽 표시
- Python Python 소개
데이터 조작, 처리, 정리 및 크런치
- 데이터 분석
Machine Learning 감독됨 vs 감시되지 않음
- 언제 어떤 모델을 사용하는가
Requirements
- 데이터베이스 개념에 대한 일반적인 이해
- 통계에 대한 기본 이해
35 Hours
회원 평가 (2)
Dużo cierpliwości
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트레이너는 우리에게 가장 적합하다고 생각되는 재료와 내용을 적용하여 성공했습니다. 훈련의 질은 훌륭했습니다.
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