Machine Learning per Absolute Beginners - Data Visualization con Python

La scienza dei dati sta guadagnando slancio in varie applicazioni, diventando uno dei campi più emozionanti utilizzati nelle industrie high-tech. Si tratta di un campo interdisciplinare che utilizza metodi scientifici, algoritmi e metodi di visualizzazione per estrarre conoscenze e approfondimenti dai dati. Di conseguenza, un numero crescente di aziende sta cercando scienziati di dati, ingegneri di dati e esperti di machine learning per sviluppare prodotti, caratteristiche e progetti che li aiutino a scatenare la potenza dei dati nei progetti pratici di scienza dei dati.

A volte un quadro vale mille parole o si potrebbe dire "un grafico vale mille punti dati". Quando si gestiscono e elaborano i dati, il primo e più importante passo è conoscere i dati in dettaglio. Pertanto, è fondamentale applicare un metodo EDA (Exploratory Data Analysis) attraverso i datasets disponibili sintetizzando le loro caratteristiche principali utilizzando metodi di visualizzazione statistici e dati. Utilizzando questo approccio, saremo in grado di comprendere le funzioni presenti nel dataset. Verificare la velocità di riempimento delle caratteristiche rilevanti per la verifica della qualità dei dati, e comprendere ciascuna scala e unità di ciascuna funzione per decidere se saranno necessarie azioni di normalizzazione o di trasformazione. Testeremo anche come sono correlati tra loro per selezionare meglio le funzioni più rilevanti e identificare i modelli di dati che saranno utili per i passi successivi.

In Python ci sono una varietà di librerie di scienze dei dati utilizzate per l'esecuzione della visualizzazione dei dati. Questa formazione si concentrerà su due biblioteche prevalenti denominate 'Matplotlib' e 'Seaborn '. Utilizzando quelle librerie, saremo in grado di creare vari grafici di visualizzazione, tra cui grafici a barre, grafici a torta, grafici a mappa di alberi, grafici di linea e area, istogrammi, grafici a curva di densità e molti altri ancora. Impareremo a selezionare il grafico più pertinente per il lavoro necessario e a regolare i parametri di ciascun grafico per ottenere un risultato pixel - perfetto per le esigenze del nostro progetto. Iscriviti oggi e inizia il tuo viaggio per diventare uno scienziato dei dati!