مقدمه ای بر علم داده و یادگیری اسکییت در پایتون

این دوره به شما یاد می دهد که چگونه از قدرت پایتون و هوش مصنوعی برای ایجاد و آزمایش فرضیه استفاده کنید. ما از ابتدا شروع می کنیم، و قبل از فرو رفتن در برخی از برنامه های کاربردی غنی تر آن برای آزمایش فرضیه ایجاد شده، چند پایتون پایه برای علم داده را یاد می گیریم. ما برخی از مهم‌ترین کتابخانه‌ها را برای تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) و یادگیری ماشینی مانند Numpy، Pandas و Sci-Kit یاد خواهیم گرفت. پس از یادگیری برخی از تئوری (و ریاضیات) پشت رگرسیون خطی، خط لوله کاملی از خواندن داده‌ها، پاکسازی آن‌ها و اعمال یک مدل رگرسیون برای تخمین پیشرفت دیابت را بررسی می‌کنیم. در پایان دوره، شما یک مدل طبقه بندی را برای پیش بینی وجود/عدم بیماری قلبی از داده های سلامت بیمار اعمال خواهید کرد.