📊Kunstig intelligens i datavitenskap og analyse

Teknologi og data · 11 enhet · gratis, uten medlemskap

1 Introduksjon til kunstig intelligens i datavitenskap og analyse: arbeidsflyt, roller, grenser, validering og etikk

2 Datainnsamling og kildeforståelse: Skjema, prøvetaking, kvalitet og lekkasjebevissthet

3 Datarensing og forbehandling: Manglende verdi, avvik og typekonvertering

4 Exploratory Data Analysis (EDA): Distribusjoner, relasjoner og innledende innsikt

5 Funksjonsteknikk: Generering av varianter, koding, skalering og unngå lekkasje

6 Modellbygging: Problemdefinisjon, algoritmevalg og trening/testdeling

7 Modellevaluering: Metrikk, kryssvalidering og ekstrem læring

8 Visualisering og historiefortelling: Nøyaktig grafikk, ærlig grafikk

9 Kodegenerering: AI-assistert analyse med Python (pandaer) og SQL

10 Datalekkasje og reproduserbarhet: Stille katastrofer og disiplin

11 MLOps Foundation, etikk, personvern og ansvarlig analyse

Alle treninger Start fra den første enheten