Data Science & AI: Python Pro
Yra skelbimų
1Ā tÅ«kst.+
Atsisiuntimai
Visiems
info
Apie Å”iÄ programÄ
Ä®valdykite duomenų mokslo, dirbtinio intelekto ir maÅ”ininio mokymosi principus ā iÅ”samus 2026 m. studijų vadovas.
Å i programa, sukurta universitetų studentams ir technologijų specialistams, vadovaujasi struktÅ«rizuota mokymo programa, skirta padÄti jums pereiti nuo duomenų rinkimo prie aukÅ”tesnio dirbtinio intelekto lygio. Nesvarbu, ar esate duomenų mokslo specialybÄs studentas, ar verslo, finansų, sveikatos priežiÅ«ros ar inžinerijos studentas, tai jÅ«sų skaitmeninis vadovÄlis ir Python programavimo laboratorija viename.
š 1 SKYRIUS: DUOMENŲ RINKIMAS IR PARUOÅ IMAS
Pagrindiniai dalykai: Kas yra duomenų mokslas? Praktika su realaus pasaulio duomenų rinkiniais.
Å iuolaikiniai metodai: IÅ”mokite iÅ”gauti duomenis iÅ” interneto, atlikti apklausų kÅ«rimÄ ir rinkti duomenis socialinÄje žiniasklaidoje.
Duomenų valymas: Ä®valdykite didelių duomenų rinkinių iÅ”ankstinÄÆ apdorojimÄ ir tvarkymÄ analizei.
š 2 SKYRIUS: STATISTIKA IR REGRESINÄ ANALIZÄ
ApraŔomoji statistika: Centro, variacijos, pozicijos ir tikimybių teorijos matai.
IÅ”vadinÄ statistika: Hipotezių tikrinimas, pasikliautinieji intervalai ir ANOVA.
Regresija: TiesinÄ regresija ir koreliacinÄ analizÄ prognozinÄms ÄÆžvalgoms gauti.
š¤ 3 SKYRIUS: PROGNOZUOJAMASIS MODELIAVIMAS IR DI PAGRINDAI
Prognozavimas: Laiko eiluÄių analizÄ, komponentai ir vertinimo metodai.
MaŔininis mokymasis: Klasifikavimas, sprendimų medžiai ir regresinis modeliavimas.
Gilusis mokymasis ir DI: Ä®vadas ÄÆ neuroninius tinklus, atgalinÄÆ sklidimÄ , CNN ir natÅ«ralios kalbos apdorojimÄ (NLP).
āļø 4 SKYRIUS: PROFESINÄ ETIKA IR VIZUALIZACIJA
Duomenų etika: IŔsamios etikos studijos renkant, analizuojant ir teikiant ataskaitas.
Vizualizacija: Duomenų kodavimas laikui bÄgant, Å”ilumos žemÄlapiai ir geopriniai grafikai naudojant Python.
Ataskaitų teikimas: Modelių patvirtinimas, informacinių ataskaitų ir santraukų raŔymas.
š PAGRINDINÄS MOKYMOSI PRIEMONÄS:
ā Skyrių apžvalgos: Pagrindiniai terminai, kritinis mÄ stymas ir kiekybinÄs problemos.
ā Python integracija: TechninÄs iliustracijos ir tiesioginÄs nuorodos ÄÆ Python kodÄ .
ā Realaus pasaulio duomenys: Nasdaq ir Federalinio rezervo (FRED) duomenų rinkinių analizÄ.
ā Grupiniai projektai: bendradarbiavimo scenarijai, leidžiantys pritaikyti savo ÄÆgÅ«džius realiose situacijose.
šÆ IDEALIAI TINKA:
Informatikos studentams: visavertis pagalbininkas 1 arba 2 semestrų kursams.
Karjeros keitimo specialistams: sukurkite profesionalų portfolio su darbui paruoÅ”tais dirbtinio intelekto ÄÆgÅ«džiais.
Verslo analitikams: ÄÆvaldykite duomenimis pagrÄÆstÄ sprendimų priÄmimÄ ir prognozavimÄ .
Atsisiųskite āData Science & AI: Python Proā jau Å”iandien ir pradÄkite ÄÆvaldyti duomenų ateitÄÆ!
Å i programa, sukurta universitetų studentams ir technologijų specialistams, vadovaujasi struktÅ«rizuota mokymo programa, skirta padÄti jums pereiti nuo duomenų rinkimo prie aukÅ”tesnio dirbtinio intelekto lygio. Nesvarbu, ar esate duomenų mokslo specialybÄs studentas, ar verslo, finansų, sveikatos priežiÅ«ros ar inžinerijos studentas, tai jÅ«sų skaitmeninis vadovÄlis ir Python programavimo laboratorija viename.
š 1 SKYRIUS: DUOMENŲ RINKIMAS IR PARUOÅ IMAS
Pagrindiniai dalykai: Kas yra duomenų mokslas? Praktika su realaus pasaulio duomenų rinkiniais.
Å iuolaikiniai metodai: IÅ”mokite iÅ”gauti duomenis iÅ” interneto, atlikti apklausų kÅ«rimÄ ir rinkti duomenis socialinÄje žiniasklaidoje.
Duomenų valymas: Ä®valdykite didelių duomenų rinkinių iÅ”ankstinÄÆ apdorojimÄ ir tvarkymÄ analizei.
š 2 SKYRIUS: STATISTIKA IR REGRESINÄ ANALIZÄ
ApraŔomoji statistika: Centro, variacijos, pozicijos ir tikimybių teorijos matai.
IÅ”vadinÄ statistika: Hipotezių tikrinimas, pasikliautinieji intervalai ir ANOVA.
Regresija: TiesinÄ regresija ir koreliacinÄ analizÄ prognozinÄms ÄÆžvalgoms gauti.
š¤ 3 SKYRIUS: PROGNOZUOJAMASIS MODELIAVIMAS IR DI PAGRINDAI
Prognozavimas: Laiko eiluÄių analizÄ, komponentai ir vertinimo metodai.
MaŔininis mokymasis: Klasifikavimas, sprendimų medžiai ir regresinis modeliavimas.
Gilusis mokymasis ir DI: Ä®vadas ÄÆ neuroninius tinklus, atgalinÄÆ sklidimÄ , CNN ir natÅ«ralios kalbos apdorojimÄ (NLP).
āļø 4 SKYRIUS: PROFESINÄ ETIKA IR VIZUALIZACIJA
Duomenų etika: IŔsamios etikos studijos renkant, analizuojant ir teikiant ataskaitas.
Vizualizacija: Duomenų kodavimas laikui bÄgant, Å”ilumos žemÄlapiai ir geopriniai grafikai naudojant Python.
Ataskaitų teikimas: Modelių patvirtinimas, informacinių ataskaitų ir santraukų raŔymas.
š PAGRINDINÄS MOKYMOSI PRIEMONÄS:
ā Skyrių apžvalgos: Pagrindiniai terminai, kritinis mÄ stymas ir kiekybinÄs problemos.
ā Python integracija: TechninÄs iliustracijos ir tiesioginÄs nuorodos ÄÆ Python kodÄ .
ā Realaus pasaulio duomenys: Nasdaq ir Federalinio rezervo (FRED) duomenų rinkinių analizÄ.
ā Grupiniai projektai: bendradarbiavimo scenarijai, leidžiantys pritaikyti savo ÄÆgÅ«džius realiose situacijose.
šÆ IDEALIAI TINKA:
Informatikos studentams: visavertis pagalbininkas 1 arba 2 semestrų kursams.
Karjeros keitimo specialistams: sukurkite profesionalų portfolio su darbui paruoÅ”tais dirbtinio intelekto ÄÆgÅ«džiais.
Verslo analitikams: ÄÆvaldykite duomenimis pagrÄÆstÄ sprendimų priÄmimÄ ir prognozavimÄ .
Atsisiųskite āData Science & AI: Python Proā jau Å”iandien ir pradÄkite ÄÆvaldyti duomenų ateitÄÆ!
Atnaujinta
Norint užtikrinti saugÄ
pirmiausia reikia suprasti, kaip kÅ«rÄjai renka ir bendrina jÅ«sų duomenis. Duomenų privatumo ir saugos praktika gali skirtis, atsižvelgiant ÄÆ jÅ«sų naudojimÄ
, regionÄ
ir amžių. KÅ«rÄjas pateikÄ Å”iÄ
informacijÄ
ir gali atnaujinti per laikÄ
.
Jokie duomenys nÄra bendrinami su treÄiosiomis Å”alimis
Sužinokite daugiau, kaip kÅ«rÄjai apibrÄžia bendrinimÄ
Nerenkami jokie duomenys
Sužinokite daugiau, kaip kÅ«rÄjai apibrÄžia rinkimÄ
Kas naujo
šØāš» Initial release
Programos palaikymas
Apie kÅ«rÄjÄ
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
HOUSE NO 1 KHALAFAT RASHIDA COLONY KHANPUR
RAHIM YAR KHAN
KHANPUR, 64100
Pakistan
