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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/data-science-and-machine-learning-basic-to-advanced/
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**课程名称：** 数据科学与机器学习：从基础到高级 **课程概述：** 本课程全面介绍数据科学和机器学习的核心概念和实用技术，旨在帮助学习者从零开始掌握数据分析、可视化、预处理以及各种机器学习模型的构建和优化。 **主要内容：** * **数据分析基础：** 深入学习使用 NumPy 和 Pandas 进行高效的数据操作、清洗和分析，掌握数据处理的关键技巧。 * **数据可视化：** 掌握使用 Matplotlib 和 Seaborn 创建具有影响力的图表，有效传达数据洞察。 * **数据预处理：** 掌握完整的数据预处理流程，包括处理缺失值、特征编码和特征缩放等关键步骤。 * **机器学习模型：** 学习并实践多种经典的机器学习算法，包括随机森林、决策树、K近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM)、线性回归、逻辑回归等。课程将理论与实践相结合，深入讲解算法原理并指导实际操作。 * **模型优化：** 学习使用 GridSearchCV 等技术，精调模型超参数，提升模型预测精度。 * **机器学习流水线：** 掌握构建完整的机器学习流水线的概念和实践，涵盖从数据收集、预处理到模型构建的全过程，为大型机器学习项目奠定基础。 * **项目实践：** 通过两个实际项目巩固所学知识。项目一为基于分类算法的糖尿病预测，项目二为基于回归算法的保险费用预测。 **课程亮点：** * **理论与实践并重：** 讲解清晰透彻的算法理论，并辅以动手实践，确保学习效果。 * **实战项目驱动：** 通过真实场景的项目，让学习者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 * **系统化学习路径：** 从数据分析基础到高级机器学习模型，提供一条完整的学习路径。
Learn how to use Numpy and Pandas for Data Analysis. This will cover all basic concepts of Numpy and Pandas that are useful in data analysis.Learn to create impactful visualizations using Matplotlib and Seaborn. Creating impactful visualizations is a crucial step in developing a better understanding about your data.This course covers all Data Preprocessing steps like working with missing values, Feature Encoding and Feature Scaling.Learn about different Machine Learning Models like Random Forest, Decision Trees, KNN, SVM, Linear Regression, Logistic regression etc.All the video sessions will first discuss the basic theory concept behind these algorithms followed by the practical implementation.Learn to how to choose the best hyper parameters for your Machine Learning Model using GridSearch CV. Choosing the best hyper parameters is an important step in increasing the accuracy of your Machine Learning Model.You will learn to build a complete Machine Learning Pipeline from Data collection to Data Preprocessing to Model Building. ML Pipeline is an important concept that is extensively used while building large scale ML projects.This course has two projects at the end that will be built using all concepts taught in this course. The first project is about Diabetes Prediction using a classification machine learning algorithm and second is about prediciting the insurance premium using a regression machine learning algorithm.
