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Ciência de Dados-Trabalhando com Dados-Revisado

Aprenda a preparar e analisar dados utilizando diferentes softwares e linguagens de programação neste curso online gratuito.

Publisher: Channel 9
Qualquer carreira científica requer a capacidade de trabalhar com e preparar dados. Este curso de ciência de dados mostra como adquirir as informações que você precisa para um projeto e como reconhecer a utilidade de diferentes conjuntos de dados. Examinamos as linguagens de programação Python e 'R' no Azure Machine Learning (Azure ML) e te levaremos através do ciclo de vida de dados e aprendizado de máquina. Misturamos metodologia de pesquisa e programação para ensiná-lo ciência de dados.
Ciência de Dados-Trabalhando com Dados-Revisado
  • Duração

    1.5-3 Horas
  • Students

    8,114
  • Accreditation

    CPD

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Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Estudo o fluxo de dados em aprendizado de máquina Azure (Azure ML) neste curso de ciência de dados. Explicamos como preparar seus dados e comparar variáveis contínuas e categóricas. Mostramos então como remover valores repetidos e outliers e estudar a quantificação das informações e o escalonamento de dados.

O curso introduz você no fluxo de dados no Azure ML e abrange o processamento 'batch' e em tempo real. Examinamos os diferentes tipos de 'joias' que você pode usar em seus dados. Uma 'junção de dados' ocorre quando dois conjuntos de dados são combinados lado a lado. Nós ensinamos como usar as linguagens de programação R e Python com Azure e estabelecer seu papel na conclusão de projetos de ciência de dados.

O curso então se move para a amostragem de dados e preparação. Comparamos variáveis contínuas e categóricas e definimos 'quantização'. 'Dados munidos' ou 'rangling de dados' é o processo de mapeamento de dados brutos em um formato legível e demonstramos seu valor enquanto estabelece o quão demorado ele pode ser. Explicamos como lidar com erros e outliers em seu projeto e quebrar o uso de 'scaling' com Python, R ou Azure ML. Este curso é útil para qualquer pessoa em pesquisa científica em geral ou ciência de dados em particular.

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