Data Science & AI: Python Pro
Sadrži oglase
1Ā tis.+
Preuzimanja
Svi
info
O ovoj aplikaciji
Savladajte principe znanosti o podacima, umjetne inteligencije i strojnog uÄenja - ultimativni vodiÄ za uÄenje za 2026. godinu.
IzraÄena za sveuÄiliÅ”ne studente i tehnoloÅ”ke struÄnjake, ova aplikacija slijedi strukturirani kurikulum osmiÅ”ljen da vas odvede od prikupljanja podataka do napredne umjetne inteligencije. Bez obzira jeste li student znanosti o podacima ili ste student poslovanja, financija, zdravstva ili inženjerstva, ovo je vaÅ” digitalni udžbenik i laboratorij za kodiranje u Pythonu u jednom.
š JEDINICA 1: PRIKUPLJANJE I PRIPREMA PODATAKA
Osnove: Što je znanost o podacima? Vježbajte sa stvarnim skupovima podataka.
Moderne metode: NauÄite web scraping, dizajn anketa i prikupljanje podataka s druÅ”tvenih mreža.
ÄiÅ”Äenje podataka: Savladajte predobradu i rukovanje velikim skupovima podataka za analizu.
š JEDINICA 2: STATISTIKA I REGRESIONA ANALIZA
Deskriptivna statistika: Mjere centra, varijacije, položaja i teorije vjerojatnosti.
Inferencijalna statistika: Testiranje hipoteza, intervali pouzdanosti i ANOVA.
Regresija: Linearna regresijska i korelacijska analiza za prediktivne uvide.
š¤ JEDINICA 3: PREDIKTIVNO MODELIRANJE I OSNOVE UMJETNE INTELIGENCIJE
Prognoziranje: Analiza vremenskih serija, komponente i metode evaluacije.
Strojno uÄenje: Klasifikacija, stabla odluÄivanja i regresijsko modeliranje.
Duboko uÄenje i umjetna inteligencija: Uvod u neuronske mreže, povratno Å”irenje, CNN-ove i obradu prirodnog jezika (NLP).
āļø JEDINICA 4: PROFESIONALNA ETIKA I VIZUALIZACIJA
Etika podataka: Dubinsko prouÄavanje etike u prikupljanju, analizi i izvjeÅ”tavanju.
Vizualizacija: Kodiranje podataka tijekom vremena, toplinske karte i geoprostorni grafikoni pomoÄu Pythona.
IzvjeÅ”tavanje: Validacija modela, pisanje informativnih izvjeÅ”Äa i sažetaka.
š GLAVNI ALATI ZA UÄENJE:
ā Pregledi poglavlja: KljuÄni pojmovi, kritiÄko razmiÅ”ljanje i kvantitativni problemi.
ā Integracija s Pythonom: TehniÄke ilustracije i izravne poveznice na Python kod.
ā Podaci iz stvarnog svijeta: Analiza skupova podataka Nasdaqa i Federalnih rezervi (FRED).
ā Grupni projekti: SuradniÄki scenariji za primjenu vaÅ”ih vjeÅ”tina u stvarnim kontekstima.
šÆ IDEALNO ZA:
Studente raÄunarstva: Potpuni pratilac za jednosemestralne ili dvosemestralne teÄajeve.
Studente koji mijenjaju karijeru: Izgradite profesionalni portfelj s vjeŔtinama umjetne inteligencije spremnim za posao.
Poslovne analitiÄare: Ovladajte donoÅ”enjem odluka i predviÄanjem temeljenim na podacima.
Preuzmite Znanost o podacima i umjetna inteligencija: Python Pro veÄ danas i poÄnite svladavati buduÄnost podataka!
IzraÄena za sveuÄiliÅ”ne studente i tehnoloÅ”ke struÄnjake, ova aplikacija slijedi strukturirani kurikulum osmiÅ”ljen da vas odvede od prikupljanja podataka do napredne umjetne inteligencije. Bez obzira jeste li student znanosti o podacima ili ste student poslovanja, financija, zdravstva ili inženjerstva, ovo je vaÅ” digitalni udžbenik i laboratorij za kodiranje u Pythonu u jednom.
š JEDINICA 1: PRIKUPLJANJE I PRIPREMA PODATAKA
Osnove: Što je znanost o podacima? Vježbajte sa stvarnim skupovima podataka.
Moderne metode: NauÄite web scraping, dizajn anketa i prikupljanje podataka s druÅ”tvenih mreža.
ÄiÅ”Äenje podataka: Savladajte predobradu i rukovanje velikim skupovima podataka za analizu.
š JEDINICA 2: STATISTIKA I REGRESIONA ANALIZA
Deskriptivna statistika: Mjere centra, varijacije, položaja i teorije vjerojatnosti.
Inferencijalna statistika: Testiranje hipoteza, intervali pouzdanosti i ANOVA.
Regresija: Linearna regresijska i korelacijska analiza za prediktivne uvide.
š¤ JEDINICA 3: PREDIKTIVNO MODELIRANJE I OSNOVE UMJETNE INTELIGENCIJE
Prognoziranje: Analiza vremenskih serija, komponente i metode evaluacije.
Strojno uÄenje: Klasifikacija, stabla odluÄivanja i regresijsko modeliranje.
Duboko uÄenje i umjetna inteligencija: Uvod u neuronske mreže, povratno Å”irenje, CNN-ove i obradu prirodnog jezika (NLP).
āļø JEDINICA 4: PROFESIONALNA ETIKA I VIZUALIZACIJA
Etika podataka: Dubinsko prouÄavanje etike u prikupljanju, analizi i izvjeÅ”tavanju.
Vizualizacija: Kodiranje podataka tijekom vremena, toplinske karte i geoprostorni grafikoni pomoÄu Pythona.
IzvjeÅ”tavanje: Validacija modela, pisanje informativnih izvjeÅ”Äa i sažetaka.
š GLAVNI ALATI ZA UÄENJE:
ā Pregledi poglavlja: KljuÄni pojmovi, kritiÄko razmiÅ”ljanje i kvantitativni problemi.
ā Integracija s Pythonom: TehniÄke ilustracije i izravne poveznice na Python kod.
ā Podaci iz stvarnog svijeta: Analiza skupova podataka Nasdaqa i Federalnih rezervi (FRED).
ā Grupni projekti: SuradniÄki scenariji za primjenu vaÅ”ih vjeÅ”tina u stvarnim kontekstima.
šÆ IDEALNO ZA:
Studente raÄunarstva: Potpuni pratilac za jednosemestralne ili dvosemestralne teÄajeve.
Studente koji mijenjaju karijeru: Izgradite profesionalni portfelj s vjeŔtinama umjetne inteligencije spremnim za posao.
Poslovne analitiÄare: Ovladajte donoÅ”enjem odluka i predviÄanjem temeljenim na podacima.
Preuzmite Znanost o podacima i umjetna inteligencija: Python Pro veÄ danas i poÄnite svladavati buduÄnost podataka!
Ažurirano
Sigurnost poÄinje razumijevanjem naÄina na koji razvojni programeri prikupljaju i dijele vaÅ”e podatke. Prakse privatnosti i sigurnosti podataka mogu se razlikovati ovisno o vaÅ”oj upotrebi, regiji i dobi. Te informacije pružio je razvojni programer koji ih tijekom vremena može ažurirati.
Podaci se ne dijele s treÄim stranama
Saznajte viŔe o tome kako razvojni programeri navode dijeljenje
Nema prikupljenih podataka
Saznajte viŔe o tome kako razvojni programeri navode prikupljanje
Å to je novo
šØāš» Initial release
PodrŔka za aplikaciju
O razvojnom programeru
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
