📊Umjetna inteligencija u nauci o podacima i analitici

Tehnologija i podaci · 11 jedinica · besplatno, bez članstva
1 Uvod u umjetnu inteligenciju u nauci o podacima i analitici: tok posla, uloge, granice, validacija i etika
2 Prikupljanje podataka i razumijevanje izvora: shema, uzorkovanje, kvalitet i svijest o curenju
3 Čišćenje podataka i prethodna obrada: Nedostajuća vrijednost, Outlier i konverzija tipa
4 Istraživačka analiza podataka (EDA): distribucije, odnosi i početni uvidi
5 Inženjering karakteristika: generiranje varijanti, kodiranje, skaliranje i izbjegavanje curenja
6 Izgradnja modela: definicija problema, odabir algoritma i podjela obuke/testiranja
7 Evaluacija modela: metrika, unakrsna validacija i ekstremno učenje
8 Vizualizacija i pripovijedanje: tačna grafika, iskrena grafika
9 Generacija koda: Analiza potpomognuta umjetnom inteligencijom s Python-om (pande) i SQL-om
10 Curenje podataka i reproduktivnost: tihe katastrofe i disciplina
11 MLOps fondacija, etika, privatnost i odgovorna analitika
Svi treninzi Počnite od prve jedinice