📊Штучний інтелект у науці про дані та аналітиці

Технології та дані · 11 одиниця · безкоштовно, без членства

1 Вступ до штучного інтелекту в науці про дані та аналітиці: робочий процес, ролі, межі, перевірка та етика

2 Збір даних і розуміння джерела: схема, вибірка, якість і усвідомлення витоків

3 Очищення та попередня обробка даних: відсутнє значення, перетворення викидів і типів

4 Дослідницький аналіз даних (EDA): розподіли, взаємозв’язки та початкове розуміння

5 Розробка функцій: генерація варіантів, кодування, масштабування та уникнення витоку

6 Побудова моделі: визначення проблеми, вибір алгоритму та розділення на навчання/тест

7 Оцінка моделі: показники, перехресна перевірка та екстремальне навчання

8 Візуалізація та оповідання: точна графіка, чесна графіка

9 Генерація коду: аналіз за допомогою ШІ за допомогою Python (pandas) і SQL

10 Витік даних і відтворюваність: тихі катастрофи та дисципліна

11 MLOps Foundation, етика, конфіденційність і відповідальна аналітика

Всі тренінги Почніть з першого блоку