ارتقا مهارت های پایتون برای علم داده - Advance Your Python Skills for Data Science

آموزش Python for Data Science یکی از محبوب‌ترین دوره‌های علوم داده در آموزش LinkedIn است. آن اکنون به روز شده و به دو قسمت گسترش‌یافته است. در این دوره، مربی Lillian Pierson شما را قدم به قدم از طریق یک پروژه عملی علوم داده پیش می‌برد: یک web scraper که داده‌ها را از وب بارگیری و تجزیه و تحلیل می‌کند. در طول راه، او تکنیک‌هایی را برای تمیز کردن، بازسازی، تبدیل و توصیف داده‌های خام معرفی می‌کند. ایجاد تجسم؛ انجام تجزیه و تحلیل داده‌های ساده؛ و نمودارهای تعاملی را با استفاده از کتابخانه Plotly ایجاد کنید. شما باید از این آموزش با تجربه اصلی برنامه نویسی که می‌توانید به سازمان خود ببرید، و به سرعت در پروژه‌های علوم داده‌های سفارشی خود اعمال کنید. اهداف یادگیری چرا از پایتون برای کار با داده ها استفاده می کنیم فیلتر کردن و انتخاب داده ها الحاق و تبدیل داده ها بهترین شیوه های تجسم داده ها تجسم داده ها ایجاد طرح ایجاد گرافیک داده های آماری انجام ریاضیات پایه و جبر خطی تجزیه و تحلیل همبستگی تجزیه و تحلیل چند متغیره منبع یابی داده ها از طریق تراشیدن وب مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی تجزیه و تحلیل همکاری با Plotly

آموزش Python for Data Science یکی از محبوب‌ترین دوره‌های علوم داده در آموزش LinkedIn است. اکنون این نرم‌افزار برای تجربه بیشتر با پایتون بروزرسانی و گسترش یافته است. در این دوره، مربی Lillian Pierson شما را قدم به قدم از طریق یک پروژه عملی علوم داده پیش میبرد: ساختن مدل‌های یادگیری ماشین که می‌تواند پیش بینی‌ها و توصیه‌ها را ایجاد کند و کارها را به طور خودکار انجام دهد. در طول راه، او نحوه انجام رگرسیون خطی و لجستیک را نشان می‌دهد، استفاده از K-means و خوشه‌بندی سلسله مراتبی، شناسایی روابط بین متغیرها و استفاده از سایر ابزارهای یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی و مدل‌های Bayesian. شما باید با این کار و تجربه کد نویسی هم دست شوید، که می‌توانید به سرعت در پروژه‌های علوم داده‌های خود اعمال کنید. اهداف یادگیری چرا از پایتون برای علم داده استفاده کنیم؟ یادگیری ماشین 101 رگرسیون خطی رگرسیون لجستیک مدلهای خوشه ای: K-means و مدلهای سلسله مراتبی روشهای کاهش ابعاد قوانین انجمن روشهای مجموعه ای آشنایی با شبکه های عصبی مدلهای درخت تصمیم گیری

علم داده به سازمان‌ها بینش‌های قابل توجه و بسیار ارزشمندی درباره رفتار انسانی ارائه می‌دهد. در حالی که داده کاوی می تواند کمی دلهره آور به نظر برسد، برای پردازش داده های خود نیازی نیست که یک برنامه نویس بسیار ماهر باشید. در این دوره آموزشی جدید، مربی Miki Tebeka به شما نشان می دهد که چگونه از پشته علمی Python برای تکمیل وظایف رایج علم داده استفاده کنید. در مورد ابزارهای اساسی و مفاهیم اصلی برای پردازش موثر داده ها با پشته علمی پایتون، از جمله نحوه کار با Visual Studio Code برای مستندسازی، NumPy برای محاسبات عددی، پانداها برای خرد کردن داده ها، scikit-learn برای مدل سازی داده ها، madplotlib برای تجسم داده ها آشنا شوید.، و بیشتر. پس از تکمیل این دوره، مهارت های لازم برای بارگذاری و تجزیه و تحلیل داده ها، اجرای مدل ها، حل مسائل پیچیده و نمایش نتایج برای تیم خود را خواهید داشت.

علم داده در حال تغییر روشی است که رهبران دولت و صنعت هم به مشکلات خاص و هم به جهان در کل نگاه می کنند. کنجکاو هستید که چگونه تجزیه و تحلیل داده ها در عمل عمل می کند؟ در این دوره، مدرس Michele Vallisneri به شما نشان می دهد که چگونه با استفاده از Python شروع به علم داده ها کنید. Michele نحوه راه‌اندازی محیط تجزیه و تحلیل خود را نشان می‌دهد و در مورد اصول اولیه کار با ساختارهای داده در پایتون تجدید می‌کند. سپس، او به چیزهای بزرگ می پردازد: قدرت آرایه ها، نمایه سازی، و جداول در NumPy و پانداها - دو بسته محبوب شخص ثالث که به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده ها طراحی شده اند. او همچنین دو پروژه نمونه کلان داده را بررسی می کند: استفاده از NumPy برای شناسایی و تجسم الگوهای آب و هوا و استفاده از پانداها برای تجزیه و تحلیل محبوبیت نام نوزادان در قرن گذشته. چالش‌هایی که در طول مسیر ارائه می‌شوند به شما کمک می‌کنند آنچه را که آموخته‌اید تمرین کنید. اهداف یادگیری نحوه نصب و راه اندازی پایتون و بارگیری کتابخانه های لازم را شرح دهید. مثال هایی از کاربرد لیست ها و محدوده ها در پایتون را توضیح دهید. روش های پردازش رشته ها را در پایتون توضیح دهید. ویژگی ها و مشخصات آرایه های NumPy را شرح دهید. مثال هایی از کاربرد روش های NumPy در تولید و تجزیه و تحلیل داده ها را توضیح دهید. برای ایجاد نمودار xy از matplotlib استفاده کنید. ویژگی ها و مشخصات DataFrames در پانداها را شرح دهید.

کار مدرن در علم داده نیاز به متخصصان ماهر دارد که در تجزیه و تحلیل گردش کار و استفاده از ابزارهای قدرتمند آشنا هستند. پایتون می تواند تقریباً در هر جنبه ای از کار با داده ها - از بلعیدن، پرس و جو کردن، استخراج و تجسم، نقشی اساسی داشته باشد. این دوره دوازده نکته و ترفند را نشان می دهد که می توانید برای بهبود مهارت های خود در پایتون در عمل به کار بگیرید. این تکنیک ها به آسانی و در وظایف معمول مدیریت داده ها اعمال می شوند و شامل موارد زیر است: نحوه دریافت داده ها با استفاده از فایل های CSV، JSON و TXT. نحوه کاوش داده ها با استفاده از کتابخانه هایی مانند Pandas. نحوه سازماندهی و پیوستن داده ها با استفاده از DataFrames ؛ نحوه ایجاد نمودارها و نمایش گرافیکی داده ها با استفاده از ggplot در پایتون ؛ و بیشتر. اهداف یادگیری کار با فایلهای مسطح، از جمله پارکت خواندن داده ها با استفاده از API ها یا کتابخانه ها بازرسی و جمع آوری داده ها با Pandas صادرات داده ها با Pandas ایجاد نمودار با استفاده از ggplot ترسیم نمودارها با استفاده از ggplot پایان دادن به تجسم داده ها