Ciência de Dados-Visualizando Dados e Modelos de Exploração-Revisado
Conheça as técnicas de ciência de dados, aplicando visualizacoes para exibir dados, apresentam métodos de engenharia e muito mais!
Description
Este curso começa discutindo a importância da exploração de dados. Ele ensinará o que usar para visualizações de dados em R e em Python. Você estudará diferentes tramas para diferentes visões como espalhas e tramas de linha, tramas de barras, histogramas, tramas de caixa, tramas de violino, tramas Q-Q. Você também aprenderá que trama de dispersão de colunas individuais pode ser útil para a exploração detalhada dos recursos em seu dataset.
Você então irá estudar engenharia de recurso que é o processo de utilização do conhecimento de domínio dos dados para criar recursos que façam o trabalho de algoritmos de aprendizado de máquina. Você vai analisar modelos que são avaliados com base em estatísticas sobre os erros, ou residuos, nos valores previstos. Você estudará os recursos e métodos disponíveis em R e Python para criação de modelos de aprendizagem de Máquina incluindo o processo e as opções para avaliação.
Conheça sobre a teoria da ciência de dados e a prática com este curso gratuito e online. Ao concluir o curso, você terá uma melhor compreensão das funções de análise de dados exploratórios e quais fatores podem afetar suas visões de dados, bem como um insight muito melhor sobre os diferentes tipos de gráficos para ajudar a visualizar seus dados, bem como as bibliotecas e pacotes disponíveis para R e Python. Inicie este curso hoje para melhorar sua alfabetização de dados!
Start Course NowModules
Exploração De Dados e Visualização
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Pesquisa De Aprendizagem De Dados e Visualização de Visualização de Dados
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Análise de dados exploratórios
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Visualização de dados com R
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Visualização de dados com Python
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Resumo Da Lição de Exploração de Dados e Visualização de Dados
Construindo Modelos em Azure ML
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Construindo Modelos em Azure ML Learning Outvem
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Engenharia de Recursos
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Criando e Scoring Models
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Modelagem em R
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Modelagem em Python
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Avaliação do Modelo e Comparação
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Construindo Modelos em Azure ML Lição Resumo
Avaliação do curso
Learning Outcomes
Após a conclusão bem-sucedida deste curso o aluno será capaz de:
- Discutir a importância da exploração de dados
- Reconhecer o que você usa para visualizacoes de dados em R
- Reconhecer o que você usa para visualizacoes de dados em Python
- Identificar os diferentes tipos de tramas ou gráficos que você pode usar para visualizar seus dados
- Discutir o processo de engenharia de recursos
- Identificar recursos e métodos disponíveis em R para criação de modelos de aprendizagem de Máquina
- Identificar recursos e métodos disponíveis em Python para criação de modelos de aprendizagem de Máquina
- Esboço do processo e opções para avaliação do seu modelo de aprendizado de máquina
Certification
"Todos os cursos da Alison são gratuitos para estudar. Para completar com sucesso um curso, você deve marcar 80% ou mais em cada avaliação do curso. Após a conclusão bem-sucedida de um curso",Você pode optar por tornar a sua conquista formal comprando um Diploma , Certificado ou PDF da Alison.
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