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掌握Python数据分析和模型精髓

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关于课程

We are living in a data explosive world where data is ubiquitous, and thus it is essential to build data analysis and modelling skills.  Based on TIOBE Index, Python has overpassed Java and C and become the most popular programming language of today since October 2021. Python leads the top Data Science and Machine Learning platforms based on KDnuggets poll.

This course uses a real world project and dataset and well known Python libraries to show you how to explore data, find the problems and fix them, and how to develop classic statistical regression models and machine learning regression step by step in an easily understand way. This course is especially suitable for beginner and intermediate levels, but many of the methods are also very helpful for the advanced learners.

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您将学到什么?

  • 数据分析和建立模型过程
  • 设立Python数据分析和模拟环境
  • 数据探索
  • 数据列重新命名
  • 数据切片、排序、过滤和分组
  • 缺失值检测和插补
  • 异常值检测及处理
  • 相关分析和特征变量选择
  • 模型拟合和测试数据集划分
  • 数据归一化方法
  • 建立传统的统计线性回归模型
  • 建立机器学习线性回归模型
  • 模型结果分析
  • 模型改进
  • 模型评估
  • 模型的结果可视化

课程内容

课程介绍
你会明白的内容和被清除的主要过程的数据分析和建立模型。

  • 课程简介
    04:22
  • 08:56
  • 课程讲义下载
    04:56
  • 数据分析和建模流程
    05:41

Python开发环境搭建
你将能够设置蟒蛇的环境,以开始数据分析和建立模型。

数据探索分析
你将能够阅读本地和在线数据集到大熊猫据框,并使基本数据的勘探。

数据准备
你将能够干净的数据和进行预处理,dara进行进一步的分析和建立模型。

传统统计线性回归模型
你将能够发展一个经典的统计线性回归模型,interprete的结果,提高它的评估和visualizae的结果。

机械学习线性回归模型
你将能够发展机学习线性回归模型,你可以训练一个模型,进行评估,改进它,并可视化的结果。

学生的评级和评论

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SW
1年前
It is very helpful beginner course for data analysis and modelling.

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