Course Code
intro2datascience
Duration
35 hours (usually 5 days including breaks)
Requirements
- An understanding of mathematics and statistics.
- Some programming experience, preferably in Python.
Audience
- Professionals interested in making a career change
- People curious about Data Science and Data Analytics
Overview
이 강사 주도의 라이브 교육 (현장 또는 원격)은 Data Science 에서 경력을 시작하려는 전문가를 대상으로합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- Python 및 MySql을 설치하고 구성하십시오.
- Data Science 가 무엇이며, 거의 모든 비즈니스에 가치를 추가 할 수있는 방법을 이해하십시오.
- Python 코딩의 기초를 배우십시오
- 감독 및 감독되지 않은 Machine Learning 기술과이를 구현하고 결과를 해석하는 방법을 배웁니다.
코스의 형식
- 대화식 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
Machine Translated
Course Outline
Day 1
- Data Science: an overview
- Practical part: Let’s get started with Python - Basic features of the language
- The data science life cycle - part 1
- Practical part: Working with structured data - the Pandas library
Day 2
- The data science life cycle - part 2
- Practical part: dealing with real data
- Data visualisation
- Practical part: the Matplotlib library
Day 3
- SQL - part 1
- Practical part: Creating a MySql database with tables, inserting data and performing simple queries
- SQL part 2
- Practical part: Integrating MySql and Python
Day 4
- Supervised learning part 1
- Practical part: regression
- Supervised learning part 2
- Practical part: classification
Day 5
- Supervised learning part 3
- Practical part: building a spam filter
- Unsupervised learning
- Practical part: Clustering images with k-means
회원 평가
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