Data Science con Python e R Specialization

所在平台: Coursera专项课程

课程类别: 其他类别

大学或机构: CourseraNew

课程主页: https://www.coursera.org/specializations/data-science-con-python-e-r

课程评论:没有评论

第一个写评论        关注课程

课程简介

课程名称:Python和R数据科学专业化 课程概述:该课程通过深入学习Python和R语言的应用,帮助学员掌握数据科学的基本技能和技术。课程内容涵盖了以下主题: 1. **编程与数据处理**:学习Python编程基础及其常用库(如NumPy和Pandas),以及利用R进行数据的获取、组织和处理。 2. **数据分析与可视化**:使用R包(如dplyr、ggplot2等)进行数据的清理、分析和可视化。 3. **回归分析与聚类**:掌握LASSO回归、PLS回归和多重线性回归等统计方法,以及使用R进行聚类分析。 4. **机器学习基础**:学习监督学习和非监督学习的基本概念,并应用于实际案例。 5. **神经网络与深度学习**:探索浅层和深层神经网络的应用,提升对机器学习的理解。 6. **问题解决与代码编写**:学习如何有效编写代码和进行主动性的问题解决,加深对数据分析的实战能力。 课程大纲中提到的内容将帮助学员提升数据科学领域的实践能力,适合希望在这一领域发展的专业人士。 课程链接: 1. [Python: Istruzioni per l’uso](https://www.coursera.org/learn/python-istruzioni-per-uso) 2. [Machine Learning e Data Mining in R](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-mining-con-r) 3. [Python per la Data Science](https://www.coursera.org/learn/python-per-la-data-science)

课程大纲

Course Link: https://www.coursera.org/learn/python-istruzioni-per-uso

Name:Python: Istruzioni per l’uso

Description:Offered by Università di Napoli Federico II. Il Corso fornisce i principi di programmazione, le tecniche e gli strumenti di Python, ... Enroll for free.

Course Link: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-mining-con-r

Name:Machine Learning e Data Mining in R

Description:Offered by Università di Napoli Federico II. Il corso Machine Learning e Data Mining in R è rivolto a chiunque voglia avere una pratica ... Enroll for free.

Course Link: https://www.coursera.org/learn/python-per-la-data-science

Name:Python per la Data Science

Description:Offered by Università di Napoli Federico II. Python per la Data Science è un corso cruciale per qualsiasi professionista che voglia ... Enroll for free.

课程评论(0条)

课程详情

PyTorch NumPy Pandas MatplotlibPython ProgrammingRegressione LASSO PLS Ridge lineare multiplaRegressione e clustering con Rdplyr tidyverse ggplot2 tidyrPacchetti R: dplyr ggplot2 laps glmnet plsReti neurali artificiali di tipo shallow e deepApprendimento supervisionato e non supervisionatoAcquisire raccogliere organizzare elaborare e modellare i datiProblem solving proattivoScrittura di codici in maniera corretta ed efficaceAnalizzare dati strutturati e non strutturati

课程标签

0人关注该课程

主题相关的课程