📊Вештачка интелигенција у науци о подацима и аналитици

Технологија и подаци · 11 јединица · бесплатно, без чланства
1 Увод у вештачку интелигенцију у науци о подацима и аналитици: ток посла, улоге, границе, валидација и етика
2 Прикупљање података и разумевање извора: шема, узорковање, квалитет и свест о цурењу
3 Чишћење података и претходна обрада: Недостајућа вредност, Оутлиер и конверзија типа
4 Истраживачка анализа података (ЕДА): дистрибуције, односи и почетни увиди
5 Инжењеринг карактеристика: генерисање варијанти, кодирање, скалирање и избегавање цурења
6 Изградња модела: дефиниција проблема, избор алгоритма и подела обуке/тестирања
7 Евалуација модела: метрика, унакрсна валидација и екстремно учење
8 Визуелизација и приповедање: тачна графика, искрена графика
9 Генерисање кода: Анализа уз помоћ вештачке интелигенције са Питхон-ом (панде) и СКЛ-ом
10 Цурење података и репродуктивност: тихе катастрофе и дисциплина
11 МЛОпс фондација, етика, приватност и одговорна аналитика
Сви тренинзи Почните од прве јединице