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从基础开始,介绍Python,并推进到全面介绍数据科学与Python. 定制您的学习路径,以在机器学习中脱颖而出, 通过结合numpy等基础语言,使用Python进行数据分析和可视化, scipy, 熊猫, matplotlib, 和seaborn. 在成功完成这个bundle之后, 您将能够在Python中分析复杂的数据集并进行预测.

Python数据科学

这是一个计算机知识的人没有编程背景谁希望学习基本的Python编程. 这门课程的目标是那些想要学习“数据争论”的人——操纵下载的文件,使其易于分析. 我们专注于语言基础,如列表和字符串操作, 控制结构, 简单的数据分析包, 介绍了从网络上下载数据的模块.

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本课程是使用Python编程语言对数据科学的全面介绍. 这门课程的目标人群是那些有一些编程基础知识并希望将其提升到下一个水平的人. 它介绍了如何在Python中使用不同的数据结构,并涵盖了最流行的数据分析和可视化模块, 包括numpy, scipy, 熊猫, matplotlib, 和seaborn. 我们使用Ipython笔记本来演示代码的结果,并在整个课程中交互式地更改代码.

5个席位左
$1590.00
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这门20小时的机器学习与Python课程涵盖了机器学习的所有基本方法和Python模块(特别是Scikit-Learn)的实现. The five sessions cover: simple and multiple Linear regressions; classification methods including logistic regression, 判别分析和朴素贝叶斯, support vector machines (SVMs) and tree based methods; cross-validation and feature selection; regularization; principal component analysis (PCA) and clustering algorithms. 成功完成本课程后, 你将能够解释机器学习算法的原理,并实现这些方法来分析复杂的数据集,并在Python中进行预测.

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