دیتا ساینس ، تحلیل و هوش مصنوعی در جهان واقعی بوسیله Python

این اولین دوره ای است که پروژه های علمی اطلاعاتی، تجزیه و تحلیل و پروژه های دنیای واقعی را با استفاده از پایتون ارائه می دهد.
این یک دوره عملی است، دوره ای که من آرزو می کنم زمانی که من برای اولین بار شروع به یادگیری علوم داده ها کردم.
این تمرکز بر درک تمام تئوری های اساسی و مهارت های برنامه نویسی مورد نیاز به عنوان یک دانشمند داده تمرکز دارد، اما بهترین بخش این است که مطالعات موردی عملی را پوشش می دهد، بسیاری از مشکلات کسب و کار مشترک را که توسط دانشمندان داده در دنیای واقعی مواجه شده است، پوشش می دهد.
این دوره موضوعات زیر را پوشش می دهد: -
تمام مواد اولیه از Python


کار با داده های متنی با استفاده از عبارات منظم
Numpy، Seeborn، Matplotlib، طرح و کتابخانه پانداس
برخی از کتابخانه های فانتزی دیگر مانند fuzzywuzzy
همراه با برنامه نویسی پایتون، این دوره دیگر مفاهیم تجزیه و تحلیل داده ها مانند
تجسم داده ها را پوشش می دهد
Data Cleaning
تجزیه و تحلیل
اکتشاف داده
مفاهیم آمار و احتمالات
مهندسی ویژگی
Featureization
پردازش زبان طبیعی
یادگیری ماشین
مدل hypertuning مدل
دانشمند داده ها در 4 سال گذشته در ایالات متحده کار کرده است! با توجه به بررسی کسب و کار هاروارد و Glassdoor.
این البته به دنبال پر کردن تمام این شکاف ها در دانش است که مبتدیان را ترساندند و به طور همزمان دانش خود را از علوم داده ها، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده ها، پردازش زبان طبیعی به مشکلات کسب و کار در دنیای واقعی اعمال می کند.
چه کسی این دوره برای: < BR /> مبتدیان علم اطلاعات
تحلیلگران داده ها / تحلیلگران کسب و کار که مایل به انجام بیشتر با داده های خود هستند
فارغ التحصیلان کالج که تجربه دنیای واقعی را ندارند
توسعه دهندگان نرم افزار یا مهندسان که مایل به شروع به یادگیری هستند علوم داده ها
هر کس به دنبال تبدیل شدن به یک دانشمند داده
هر کسی با علاقه به استفاده از داده ها برای حل مشکلات دنیای واقعی

عنوان اصلی : Data science ,Analytics & AI Real world Project using Python

سرفصل های دوره :

01 به این دوره خوش آمدید:
001 استفاده از بخش QNA، (فرصت طلایی)
02 EDA و آمار پایه:
001 انجام آمار اولیه بر روی داده ها
002 اجازه می دهد اطلاعات بیشتری در مورد داده ها درک کنید!
003 چک کردن سوالات تکراری در داده های ما!
004 پیدا کردن رخدادهای هر سوال
005 اجازه انجام تجزیه و تحلیل متن
006 اجازه انجام تجزیه و تحلیل معنایی
03 ویژگی اصلی استخراج + EDA:
001 پیدا کردن فرکانس سوالات-شناسه
002 پیدا کردن طول سوالات
003 چگونه برای پیدا کردن کلمات مشترک در 2 رشته
004 چگونه برای پیدا کردن کل کلمات در 2 رشته
005 اجازه می دهد برخی از ویژگی های با استفاده از ویژگی های اساسی ایجاد کنید
006 تجزیه و تحلیل توزیع داده ها (EDA پایه)
007 پیدا کردن boxplot و violinplot از داده ها (EDA پایه)
04 داده های پیش از پیگیری:
001 چگونه برای غلبه بر انقباضات داده ها!
002 چگونه برای حذف کاراکترهای خاص از داده ها
003 اجازه می دهد فضای سفید اضافی را در داده ها حذف کنید
05 رشته تطبیق:
001 رشته تطبیق با استفاده از نسبت Fuzz
002 رشته تطبیق با استفاده از نسبت جزئی Fuzz
003 رشته تطبیق با استفاده از نسبت Token مرتب سازی
004 رشته تطبیق با استفاده از نسبت TOKEN SET
005 رشته تطبیق با استفاده از طولانی ترین زیر رشته
06 پیشرفته مهندسی ویژگی:
001 ایجاد برخی از مجموعه ای از ویژگی های مانند: [first_word، last_word & lething_diff]
002 چه اتفاقی می افتد و چگونه آن را از داده ها حذف کنید. ؟
003 پیدا کردن common_word_count_min & common_word_count_max