Aflați elementele de bază ale științei datelor în cadrul cursului intensiv. Veți afla despre teoria și codul din spatele celor mai obișnuiți algoritmi utilizați în știința datelor.
✏️ Curs creat de Marco Peixeiro. Vezi canalul lui: https://www.youtube.com/channel/UC-0lpiwlftqwC7znCcF83qg
💻 Cod: https://github.com/marcopeix/datasciencewithmarco
💻 Seturi de date: https://github.com/marcopeix/datasciencewithmarco/tree/master/data
⭐️ Conținutul cursului ⭐️
⌨️ (00:00) Introducere
⌨️ (03:06) Configurare
⌨️ (04:29) Regresie liniară (teorie)
⌨️ (09:29) Regresie liniară (Python)
⌨️ (20:59) Clasificare (teorie)
⌨️ (30:16) Clasificare (Python)
⌨️ (49:30) Reeșantionare și regularizare (teorie)
⌨️ (56:09) Reeșantionare și regularizare (Python)
⌨️ (1:05:17) Arbori de decizie (teorie)
⌨️ (1:13:12) Arbori de decizie (Python)
⌨️ (1:24:50) SVM (teorie)
⌨️ (1:28:17) SVM (Python)
⌨️ (1:58:24) Învățare nesupravegheată (teorie)
⌨️ (2:06:54) Învățare nesupravegheată (Python)
⌨️ (2:20:55) Concluzie
⭐️ Mulțumiri speciale suporterilor noștri Champion! ⭐️
🏆 Loc Do
🏆 Joseph C
🏆 DeezMaster
Deveniți susținător: https://www.youtube.com/freecodecamp/join
—
Învățați să codificați gratuit și obțineți un job de dezvoltator: https://www.freecodecamp.org
Citiți sute de articole despre programare: https://freecodecamp.org/news
Cursuri interesante:
- Creați 12 aplicații pentru știința datelor cu Python și Streamlit – Curs complet
- Curs de învățare automată pentru începători
- Curs Scikit-Learn – Tutorial Învățare automată în Python
- Python for Data Science – Curs pentru începători (Learn Python, Pandas, NumPy, Matplotlib)
- Învățare automată cu Python și Scikit-Learn – Curs complet
- Python pentru bioinformatică – Descoperirea medicamentelor utilizând învățarea automată și analiza datelor
- Introducere în știința datelor – Curs intensiv pentru începători
- Tutorial de programare R – Aflați elementele de bază ale calculului statistic
- Analiza datelor cu Google Stack (SQL, Python, vizualizarea datelor, analiza datelor)
- Învățare statistică: 7.4 Modele aditive generalizate și regresie locală