Aprendizado de Máquina para Principiantes Absolutos-Python e Pandas

Todos sabemos que dados estão em todos os lugares. Cada clique em nosso aplicativo móvel favorito ou website é gravado e cada sensor out no mundo cria um fluxo constante de dados. Quase qualquer ação que executamos no mundo físico é traduzida de uma forma ou de outra para uma forma digital como dados. Dados são a fonte de energia primária que impulsiona múltiplas organizações e empresas de negócios no mundo todo. Essas empresas utilizam dados para gerenciar e otimizar suas operações diárias em curso e melhorar e inventar novos tipos de produtos e serviços. Os dados são criados em todos os lugares e o desafio é como utilizá-lo efetivamente através de vários casos de uso e dimensões. A ciência de dados é um dos campos mais emocionantes da indústria de hi-tech, ganhando impulso em várias aplicações. Trata-se de um campo interdisciplinar que utiliza métodos científicos, algoritmos e métodos de visualização para extrair conhecimento e insights a partir de dados. Como resultado, um número crescente de empresas está buscando cientistas de dados, engenheiros de dados e especialistas em aprendizagem de máquina para desenvolver produtos, recursos e projetos que os ajudem a desencadeiar o poder dos dados.

O Python é poderoso, rápido, fácil de aprender e uma das linguagens de programação mais populares para o tratamento de projetos de ciência de dados. Python será o nosso ponto de partida enquanto entramos no lado prático da ciência de dados. Tem uma lista massiva de bibliotecas de ciência de dados pronta para dar o pontapé de qualquer projeto. Demonstramos a sintaxe básica do Python, incluindo usando variáveis, strings, listas, dicionários, funções, classes, instruções if/for-loop e muito mais. Além disso, explicamos como instalar e usar a popular ferramenta JupyterLab para criação de notebooks Jupyter. Os notebooks Jupyter são usados para registrar etapas de processamento de dados de ponta a ponta realizados em dados brutos e são adicionalmente usados para apresentar e compartilhar os resultados obtidos com outras pessoas.

Depois de conquistar o conhecimento básico e a experiência com os fundamentos Python, continuaremos nosso impulso explorando panda, uma biblioteca Python de ciência de dados essencial. A biblioteca de softwares de pandas é escrita para a linguagem de programação Python para manipulação e análise de dados. Ele realiza muitas das operações mais básicas enquanto trabalha com dados brutos, incluindo carregamento de dados, poupança, inspeção e análise, limpeza, normalização e muito mais. Explore como utilizar a biblioteca panda para carregar grandes datasets a partir de arquivos CSV, organizar a estrutura de dados e o conteúdo em uma visualização tabular e realizar a análise e exploração de dados iniciais. Em seguida, realizar a limpeza e transformação de dados como um passo de pré-processamento antes de mover-se para visualização de dados ou aplicar algoritmos de aprendizado de máquina. Então o que você está esperando? Matricule-se hoje e inicie sua jornada para se tornar um cientista de dados!