Machine Learning per Absolute Beginners - Python e Pandas

Sappiamo tutti che i dati sono ovunque. Ogni click sulla nostra app mobile preferita o sito web viene registrato e ogni sensore fuori dal mondo crea un flusso costante di dati. Quasi ogni azione che eseguiamo nel mondo fisico è tradotta in un modo o nell'altro verso una forma digitale come dati. I dati sono la fonte di energia primaria che guida più organizzazioni e aziende di business in tutto il mondo. Queste aziende utilizzano i dati per gestire e ottimizzare le loro operazioni quotidianità in corso e migliorare e inventare nuovi tipi di prodotti e servizi. I dati vengono creati ovunque e la sfida è come utilizzarla in modo efficace attraverso molteplici casi di utilizzo e dimensioni. La scienza dei dati è uno dei campi più emozionanti dell'industria hi-tech, acquisendo slancio in varie applicazioni. 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, funzioni e progetti che li aiutino a scatenare la potenza dei dati.

Python è potente, veloce, facile da imparare e uno dei linguaggi di programmazione più diffusi per la gestione dei progetti di scienza dei dati. Python sarà il nostro punto di partenza mentre entriamo nel lato pratico della scienza dei dati. Ha una lista massiccia di biblioteche scientifiche di dati pronte a calciare qualsiasi progetto. Dimostriamo la sintassi Python di base, anche utilizzando variabili, stringhe, elenchi, dizionari, funzioni, classi, istruzioni if/for - loop e molto altro. Inoltre, spieghiamo come installare e utilizzare lo strumento popolare JupyterLab per la creazione di notebook Jupyter. I notebook Jupyter sono utilizzati per registrare passaggi di elaborazione dati end-to-end eseguiti su dati greli e vengono utilizzati anche per presentare e condividere i risultati ottenuti con altre persone.

Dopo aver acquisito le conoscenze di base e l'esperienza con i fondamentali di Python, continueremo il nostro slancio esplorando il panda, una biblioteca essenziale di dati scientifici Python. La libreria software pandas è scritta per il linguaggio di programmazione Python per la manipolazione e l'analisi dei dati. Esegue molte delle operazioni più semplici mentre si lavora con i dati greli, tra cui il caricamento dei dati, il risparmio, l'ispezione e l'analisi, la pulizia, la normalizzazione e molto altro ancora. Esplora come utilizzare la libreria panda per caricare grandi datasets da file CSV, organizzare la struttura dei dati e il contenuto in una vista tabellare ed eseguire analisi e analisi dei dati iniziali. Quindi eseguire la pulizia e la trasformazione dei dati come passo di pre - elaborazione prima di passare alla visualizzazione dei dati o applicare algoritmi di machine learning. Allora cosa stai aspettando? Iscriviti oggi e inizia il tuo viaggio per diventare uno scienziato dei dati!