📊Искусственный интеллект в науке о данных и аналитике

Технологии и данные · 11 единица · бесплатно, без членства

1 Введение в искусственный интеллект в науке о данных и аналитике: рабочий процесс, роли, границы, проверка и этика

2 Сбор данных и понимание источников: схема, выборка, качество и осведомленность об утечках

3 Очистка и предварительная обработка данных: отсутствующее значение, выбросы и преобразование типов

4 Исследовательский анализ данных (EDA): распределения, взаимосвязи и первоначальные выводы

5 Разработка функций: создание вариантов, кодирование, масштабирование и предотвращение утечек

6 Построение модели: постановка задачи, выбор алгоритма и разделение обучения/тестирования

7 Оценка модели: метрики, перекрестная проверка и экстремальное обучение

8 Визуализация и рассказывание историй: точная графика, честная графика

9 Генерация кода: анализ с помощью искусственного интеллекта с помощью Python (Pandas) и SQL

10 Утечка данных и воспроизводимость: тихие катастрофы и дисциплина

11 Фонд MLOps, этика, конфиденциальность и ответственная аналитика

Все тренинги Начнём с первого блока