Скачать Eng ChatGPT для Python Data Science и машинного обучения - udemy (2024)

[bart]

ChatGPT для Python Data Science и машинного обучения
ChatGPT for Python Data Science and Machine Learning
udemy

Анализ основных данных, регрессия, классификация, кластеризация и кодирование Pandas с помощью ChatGTP! Проектный курс.

Добро пожаловать на первый курс по науке о данных и машинному обучению с ChatGPT. Узнайте, как использовать ChatGPT для быстрого освоения сложных реальных проектов в области науки о данных и машинного обучения!

Почему этот курс меняет правила игры?
Реальные проекты по науке о данных и машинному обучению требуют солидного опыта в области расширенной статистики и анализа данных. И было бы лучше, если бы вы были опытным программистом Python. Хотите научиться справляться со сложными проектами в области Data Science без необходимости изучать и осваивать все необходимые основы (что занимает десятки, если не сотни часов)? Тогда это идеальный курс для вас !

Что вы сможете делать по окончании курса:
В конце этого курса вы узнаете и поймете все стратегии и методы для освоения сложных проектов по науке о данных и машинному обучению с помощью ChatGPT! И вам не обязательно быть экспертом в области науки о данных или программирования на Python! Используйте ChatGPT в качестве помощника, и пусть

ChatGPT сделает всю тяжелую работу за вас! Используйте ChatGPT для

1. теоретическая часть
2. Кодирование на Python
3. оценка и интерпретация результатов кодирования и машинного обучения

В этом курсе изучаются стратегии и методы подсказок, а также предоставляются десятки примеров подсказок ChatGPT.

• загружать, первоначально проверять и понимать неизвестные наборы данных
• очищать и обрабатывать необработанные наборы данных с помощью Pandas
• манипулировать, агрегировать и визуализировать наборы данных с помощью Pandas и matplotlib
• выполнить обширный анализ пояснительных данных (EDA) для сложных наборов данных
• используйте расширенную статистику, множественный регрессионный анализ и проверку гипотез для получения дополнительной информации.
• выберите наиболее подходящую модель машинного обучения для ваших задач прогнозирования (выбор модели)
• оценивать и интерпретировать производительность ваших моделей машинного обучения (оценка производительности)
• оптимизируйте свои модели, обрабатывая дисбаланс классов, настройку гиперпараметров и многое другое.
• оценивать и интерпретировать результаты и выводы ваших прогнозов для решения реальных бизнес-задач
• освоить регрессию, классификацию и проекты обучения/кластеризации без присмотра

Материал на английском языке



Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: