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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/machine-learning-and-data-science-using-python-r/
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**课程名称：** Python 数据科学与机器学习 - Python 与数据科学轻松入门 **课程概述：** 本课程面向有志于成为数据科学家、商业/数据分析师，以及希望在 Python 和 R 等新兴技术领域点燃职业生涯或提升知识的机器学习与人工智能专业人士。 **课程内容亮点：** * **Python 基础：** 掌握 Python 的基本概念、市场价值与重要性。 * **Python 编程深度学习：** 从零开始掌握 Python 编程，能够处理结构化数据，涵盖面向对象编程 (OOP)、创建 Python 对象（列表、元组、集合、字典等）、NumPy 数组、创建表格/数据框、数据整理以及创建新列等核心概念。 * **核心 Python 库：** 深入学习 NumPy、Pandas、SciPy 等流行且需求量大的 Python 库，以及 scikit-learn (sklearn) 及其线性模型 (`sklearn.linear_model`) 等。 * **R 语言基础：** 介绍 R 语言中的 dplyr、MASS 等常用包。 * **统计学基础：** 理解集中趋势度量、四分位数、标准差、方差等基本统计概念。 * **变量类型：** 学习不同类型的变量。 * **进阶/推断性统计：** 从零开始理解概率概念、频率分布、正态分布、总体与样本等。 * **统计预测模型：** * 使用线性回归预测房价。 * 使用逻辑回归预测患者患有恶性或良性癌症的几率。 * **机器学习算法：** 学习支持向量机 (SVM) 和 K 近邻 (KNN) 等机器学习算法。 * **实战应用：** 通过 Python 代码实际应用和实现机器学习算法（SVM、KNN）以及统计算法（线性/逻辑回归）。 **目标学员：** * 初级数据科学家 * 商业分析师 * 数据分析师 * 机器学习工程师 * 人工智能工程师 * 希望提升 Python 和数据分析技能的专业人士
This course is for Aspirant Data Scientists, Business/Data Analyst, Machine Learning & AI professionals planning to ignite their career/ enhance Knowledge in niche technologies like Python and R. You will learn with this program:✓ Basics of Python, marketability and importance✓ Understanding most of python programming from scratch to handle structured data inclusive of concepts like OOP, Creating python objects like list, tuple, set, dictionary etc; Creating numpy arrays, ,Creating tables/ data frames, wrangling data, creating new columns etc.✓ Various In demand Python packages are covered like sklearn, sklearn.linear_model etc.; NumPy, pandas, scipy etc.✓ R packages are discussed to name few of them are dplyr, MASS etc. ✓ Basics of Statistics - Understanding of Measures of Central Tendency, Quartiles, standard deviation, variance etc.✓ Types of variables✓ Advanced/ Inferential Statistics - Concept of probability with frequency distribution from scratch, concepts like Normal distribution, Population and sample✓ Statistical Algorithms to predict price of houses with Linear Regression✓ Statistical Algorithms to predict patient suffering from Malignant or Benign Cancer with Logistic Regression✓ Machine learning algorithms like SVM, KNN✓ Implementation of Machine learning (SVM, KNN) and Statistical Algorithms (Linear/ Logistic Regression) with Python programming code
