Machine Learning per principianti assoluti: visualizzazione dei dati con Python

La scienza dei dati sta guadagnando slancio in varie applicazioni, diventando uno dei campi più interessanti utilizzati nelle industrie high-tech. È 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 è alla ricerca di data scientist, ingegneri di dati ed esperti di machine learning per sviluppare prodotti, funzionalità e progetti che le aiutino a sfruttare la potenza dei dati in progetti pratici di scienza dei dati

A volte un'immagine vale più di mille parole o si potrebbe dire «un grafico vale più di mille punti dati». Nella gestione e nell'elaborazione dei dati, il primo e più importante passo è conoscerli in dettaglio. Pertanto, è essenziale applicare un metodo di analisi esplorativa dei dati (EDA) tra i set di dati disponibili riassumendo le loro caratteristiche principali utilizzando metodi statistici e di visualizzazione dei dati. Utilizzando questo approccio, saremo in grado di comprendere le caratteristiche del set di dati. Verifica la frequenza di riempimento delle funzionalità pertinenti per testare la qualità dei dati e comprendi la scala e l'unità di ciascuna funzionalità per decidere se saranno necessarie azioni di normalizzazione o trasformazione. Verificheremo anche come sono correlate tra loro per selezionare meglio le funzionalità più pertinenti e identificare i modelli di dati che saranno utili per

In Python, ci sono una varietà di librerie di data science utilizzate per eseguire la visualizzazione dei dati. Questa formazione si concentrerà su due librerie prevalenti chiamate «Matplotlib» e «Seaborn». Utilizzando queste librerie, saremo in grado di creare vari grafici di visualizzazione, tra cui grafici a barre, grafici a torta, grafici ad albero, grafici a linee e ad area, istogrammi, grafici con curve di densità e molti altri. Impareremo a selezionare il grafico più pertinente per il lavoro necessario e ad aggiustare i parametri di ogni grafico per ottenere un risultato perfetto per le esigenze del nostro progetto. Iscriviti oggi e inizia il tuo viaggio per diventare un data scientist! Questo corso non è stato aggiornato con l'uso di modelli di intelligenza artificiale generativa, come