📊Вештачка интелигенција во науката за податоци и аналитика

Технологија и податоци · 11 единица · бесплатно, без членство

1 Вовед во вештачката интелигенција во науката за податоци и аналитика: Работен тек, улоги, граници, валидација и етика

2 Собирање податоци и разбирање на изворите: шема, земање примероци, квалитет и свесност за истекување

3 Чистење и претходна обработка на податоци: Недостасува вредност, оддалеченост и конверзија на типови

4 Истражувачка анализа на податоци (EDA): дистрибуции, врски и првични сознанија

5 Инженерство на карактеристики: генерирање варијанти, кодирање, скалирање и избегнување истекување

6 Изградба на модел: дефиниција на проблем, избор на алгоритам и поделба на обука/тест

7 Евалуација на моделот: метрика, вкрстена валидација и екстремно учење

8 Визуелизација и раскажување приказни: точна графика, искрена графика

9 Генерирање кодови: Анализа со помош на AI со Python (панди) и SQL

10 Протекување податоци и репродуктивност: Тивки катастрофи и дисциплина

11 Фондација MLOps, етика, приватност и одговорна анализа

Сите тренинзи Започнете од првата единица