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Ciência de Dados-Trabalhando com Dados-Revisado

Aprenda a trabalhar com dados e a preparar dados para o seu projeto de ciência de dados, neste curso de ciência de dados.

Publisher: Channel 9
Este curso gratuito de Ciência de Dados online da Alison lhe dará uma melhor compreensão de como trabalhar com dados, desde adquirir dados para trabalhar as linguagens de programação Python e R em Azure ML. Com este curso, você aprenderá a preparar dados com a finalidade de aplicar modelos de aprendizado de máquina a ele, removendo valores repetidos e outliers, e escalando os dados. Este será um grande impulso para o seu desenvolvimento de carreira.
Ciência de Dados-Trabalhando com Dados-Revisado
  • Duração

    1.5-3 Horas
  • Students

    6,874
  • Accreditation

    CPD

Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Neste curso online Data Science-Trabalhando com Dados você aprenderá sobre o fluxo de dados em Azure ML. você aprenderá sobre as joias e os idiomas R e Python. Você aprenderá sobre a preparação de seus dados, variáveis contínuas e categóricas. Você aprenderá sobre quantização e escalonamento.  

O curso inicia-se com a introdução de você para o fluxo de Dados em Azure ML, onde   você aprenderá sobre processamento de lote e tempo real. Você aprenderá sobre diferentes tipos de joias que você pode usar em seus dados. Você aprenderá sobre as linguagens de programação R e Python e o que eles podem fazer por um projeto de ciência de dados.

No segundo módulo, você será introduzido na amostragem de Dados e Preparação. Você aprenderá sobre variáveis contínuas e categóricas. Você aprenderá o que é quantização e pode fazer pelos seus dados. Você aprenderá sobre Data munging e como ele ’ s a parte mais demorada de um projeto de ciência de dados. Você aprenderá sobre manipulação de erros e outliners em seu projeto. Você aprenderá sobre escalar usando o módulo python, R ou Azure ML para escalar.

Este Curso de Alison gratuito seria de grande interesse para aqueles que desejam aprender sobre Ciência de dados.

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