Data Science & AI: Python Pro
Yra skelbimų
1 tūkst.+
Atsisiuntimai
Visiems
info
Apie šią programą
Įvaldykite duomenų mokslo, dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi principus – išsamus 2026 m. studijų vadovas.
Ši programa, sukurta universitetų studentams ir technologijų specialistams, vadovaujasi struktūrizuota mokymo programa, skirta padėti jums pereiti nuo duomenų rinkimo prie aukštesnio dirbtinio intelekto lygio. Nesvarbu, ar esate duomenų mokslo specialybės studentas, ar verslo, finansų, sveikatos priežiūros ar inžinerijos studentas, tai jūsų skaitmeninis vadovėlis ir Python programavimo laboratorija viename.
📊 1 SKYRIUS: DUOMENŲ RINKIMAS IR PARUOŠIMAS
Pagrindiniai dalykai: Kas yra duomenų mokslas? Praktika su realaus pasaulio duomenų rinkiniais.
Šiuolaikiniai metodai: Išmokite išgauti duomenis iš interneto, atlikti apklausų kūrimą ir rinkti duomenis socialinėje žiniasklaidoje.
Duomenų valymas: Įvaldykite didelių duomenų rinkinių išankstinį apdorojimą ir tvarkymą analizei.
📈 2 SKYRIUS: STATISTIKA IR REGRESINĖ ANALIZĖ
Aprašomoji statistika: Centro, variacijos, pozicijos ir tikimybių teorijos matai.
Išvadinė statistika: Hipotezių tikrinimas, pasikliautinieji intervalai ir ANOVA.
Regresija: Tiesinė regresija ir koreliacinė analizė prognozinėms įžvalgoms gauti.
🤖 3 SKYRIUS: PROGNOZUOJAMASIS MODELIAVIMAS IR DI PAGRINDAI
Prognozavimas: Laiko eilučių analizė, komponentai ir vertinimo metodai.
Mašininis mokymasis: Klasifikavimas, sprendimų medžiai ir regresinis modeliavimas.
Gilusis mokymasis ir DI: Įvadas į neuroninius tinklus, atgalinį sklidimą, CNN ir natūralios kalbos apdorojimą (NLP).
⚖️ 4 SKYRIUS: PROFESINĖ ETIKA IR VIZUALIZACIJA
Duomenų etika: Išsamios etikos studijos renkant, analizuojant ir teikiant ataskaitas.
Vizualizacija: Duomenų kodavimas laikui bėgant, šilumos žemėlapiai ir geopriniai grafikai naudojant Python.
Ataskaitų teikimas: Modelių patvirtinimas, informacinių ataskaitų ir santraukų rašymas.
🌟 PAGRINDINĖS MOKYMOSI PRIEMONĖS:
✔ Skyrių apžvalgos: Pagrindiniai terminai, kritinis mąstymas ir kiekybinės problemos.
✔ Python integracija: Techninės iliustracijos ir tiesioginės nuorodos į Python kodą.
✔ Realaus pasaulio duomenys: Nasdaq ir Federalinio rezervo (FRED) duomenų rinkinių analizė.
✔ Grupiniai projektai: bendradarbiavimo scenarijai, leidžiantys pritaikyti savo įgūdžius realiose situacijose.
🎯 IDEALIAI TINKA:
Informatikos studentams: visavertis pagalbininkas 1 arba 2 semestrų kursams.
Karjeros keitimo specialistams: sukurkite profesionalų portfolio su darbui paruoštais dirbtinio intelekto įgūdžiais.
Verslo analitikams: įvaldykite duomenimis pagrįstą sprendimų priėmimą ir prognozavimą.
Atsisiųskite „Data Science & AI: Python Pro“ jau šiandien ir pradėkite įvaldyti duomenų ateitį!
Ši programa, sukurta universitetų studentams ir technologijų specialistams, vadovaujasi struktūrizuota mokymo programa, skirta padėti jums pereiti nuo duomenų rinkimo prie aukštesnio dirbtinio intelekto lygio. Nesvarbu, ar esate duomenų mokslo specialybės studentas, ar verslo, finansų, sveikatos priežiūros ar inžinerijos studentas, tai jūsų skaitmeninis vadovėlis ir Python programavimo laboratorija viename.
📊 1 SKYRIUS: DUOMENŲ RINKIMAS IR PARUOŠIMAS
Pagrindiniai dalykai: Kas yra duomenų mokslas? Praktika su realaus pasaulio duomenų rinkiniais.
Šiuolaikiniai metodai: Išmokite išgauti duomenis iš interneto, atlikti apklausų kūrimą ir rinkti duomenis socialinėje žiniasklaidoje.
Duomenų valymas: Įvaldykite didelių duomenų rinkinių išankstinį apdorojimą ir tvarkymą analizei.
📈 2 SKYRIUS: STATISTIKA IR REGRESINĖ ANALIZĖ
Aprašomoji statistika: Centro, variacijos, pozicijos ir tikimybių teorijos matai.
Išvadinė statistika: Hipotezių tikrinimas, pasikliautinieji intervalai ir ANOVA.
Regresija: Tiesinė regresija ir koreliacinė analizė prognozinėms įžvalgoms gauti.
🤖 3 SKYRIUS: PROGNOZUOJAMASIS MODELIAVIMAS IR DI PAGRINDAI
Prognozavimas: Laiko eilučių analizė, komponentai ir vertinimo metodai.
Mašininis mokymasis: Klasifikavimas, sprendimų medžiai ir regresinis modeliavimas.
Gilusis mokymasis ir DI: Įvadas į neuroninius tinklus, atgalinį sklidimą, CNN ir natūralios kalbos apdorojimą (NLP).
⚖️ 4 SKYRIUS: PROFESINĖ ETIKA IR VIZUALIZACIJA
Duomenų etika: Išsamios etikos studijos renkant, analizuojant ir teikiant ataskaitas.
Vizualizacija: Duomenų kodavimas laikui bėgant, šilumos žemėlapiai ir geopriniai grafikai naudojant Python.
Ataskaitų teikimas: Modelių patvirtinimas, informacinių ataskaitų ir santraukų rašymas.
🌟 PAGRINDINĖS MOKYMOSI PRIEMONĖS:
✔ Skyrių apžvalgos: Pagrindiniai terminai, kritinis mąstymas ir kiekybinės problemos.
✔ Python integracija: Techninės iliustracijos ir tiesioginės nuorodos į Python kodą.
✔ Realaus pasaulio duomenys: Nasdaq ir Federalinio rezervo (FRED) duomenų rinkinių analizė.
✔ Grupiniai projektai: bendradarbiavimo scenarijai, leidžiantys pritaikyti savo įgūdžius realiose situacijose.
🎯 IDEALIAI TINKA:
Informatikos studentams: visavertis pagalbininkas 1 arba 2 semestrų kursams.
Karjeros keitimo specialistams: sukurkite profesionalų portfolio su darbui paruoštais dirbtinio intelekto įgūdžiais.
Verslo analitikams: įvaldykite duomenimis pagrįstą sprendimų priėmimą ir prognozavimą.
Atsisiųskite „Data Science & AI: Python Pro“ jau šiandien ir pradėkite įvaldyti duomenų ateitį!
Atnaujinta
Norint užtikrinti saugą pirmiausia reikia suprasti, kaip kūrėjai renka ir bendrina jūsų duomenis. Duomenų privatumo ir saugos praktika gali skirtis, atsižvelgiant į jūsų naudojimą, regioną ir amžių. Kūrėjas pateikė šią informaciją ir gali atnaujinti per laiką.
Jokie duomenys nėra bendrinami su trečiosiomis šalimis
Sužinokite daugiau, kaip kūrėjai apibrėžia bendrinimą
Nerenkami jokie duomenys
Sužinokite daugiau, kaip kūrėjai apibrėžia rinkimą
Kas naujo
👨💻 Initial release
Programos palaikymas
Apie kūrėją
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
