📊Inteligența artificială în știința datelor și analiză

Tehnologie și date · 11 unitate · gratuit, fără abonament

1 Introducere în inteligența artificială în știința datelor și analiză: flux de lucru, roluri, limite, validare și etică

2 Colectarea datelor și înțelegerea surselor: Schemă, eșantionare, calitate și conștientizarea scurgerilor

3 Curățarea și preprocesarea datelor: valoare lipsă, valori aberante și conversie de tip

4 Analiza exploratorie a datelor (EDA): distribuții, relații și perspective inițiale

5 Ingineria caracteristicilor: generarea de variante, codificarea, scalarea și evitarea scurgerilor

6 Construirea modelelor: definirea problemei, selecția algoritmului și împărțirea antrenamentului/testelor

7 Evaluarea modelului: valori, validare încrucișată și învățare extremă

8 Vizualizare și povestire: grafică precisă, grafică sinceră

9 Generare de cod: Analiză asistată de AI cu Python (pandas) și SQL

10 Scurgerea datelor și reproductibilitatea: dezastre tăcute și disciplină

11 Fundația MLOps, Etică, confidențialitate și analiză responsabilă

Toate antrenamentele Începeți de la prima unitate