Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp

学习如何使用 NumPy、Pandas、Seaborn、Matplotlib、Plotly、Scikit-Learn、机器学习、TensorFlow 等工具！

讲师:Jose Portilla, Pierian Training

您将学到什么

• 使用 Python 进行数据科学和机器学习
• 使用 Spark 进行大数据分析
• 实现机器学习算法
• 学习使用 NumPy 处理数值数据
• 学习使用 Pandas 进行数据分析
• 学习使用 Matplotlib 进行 Python 绘图
• 学习使用 Seaborn 进行统计绘图
• 使用 Plotly 进行交互式动态可视化
• 使用 SciKit-Learn 进行机器学习任务
• KMeans 聚类
• 逻辑回归
• 线性回归
• 随机森林与决策树
• 自然语言处理与垃圾邮件过滤器
• 神经网络
• 支持向量机

课程要求

• 一些编程经验
• 管理员权限下载文件

课程描述

你准备好开始成为一名数据科学家的旅程了吗？

这门全面的课程将是你学习如何使用 Python 的强大功能进行数据分析、创建精美可视化以及应用强大的机器学习算法的指南！

根据 Glassdoor 的排名，数据科学家是排名第一的工作，而 Indeed 数据显示美国的数据科学家平均年薪超过 120,000 美元！数据科学是一个充满成就感的职业，让你有机会解决世界上最有趣的问题！

本课程专为有一定编程经验的新手和希望转行成为数据科学家的资深开发者设计。

这门全面的课程与通常收费数千美元的其他数据科学训练营相当，但现在你可以以极低的成本学习所有这些知识！该课程包含超过 100 节高清视频讲座以及每节讲座详细的代码笔记本，这是 Udemy 上最全面的数据科学和机器学习课程之一！

我们将教你如何使用 Python 编程、创建惊人的数据可视化，并用 Python 进行机器学习。以下是一些我们即将学习的主题：

Python 编程
使用 NumPy 的 Python 编程
使用 pandas 数据帧解决复杂任务
使用 pandas 处理 Excel 文件
使用 Python 进行网络抓取
将 Python 与 SQL 连接
使用 matplotlib 和 seaborn 进行数据可视化
使用 plotly 进行交互式可视化
使用 SciKit Learn 进行机器学习，包括：
线性回归
K 最近邻算法
K 均值聚类
决策树
随机森林
自然语言处理
神经网络和深度学习
支持向量机
以及更多！

立即报名参加课程，今天就成为一名数据科学家吧！

本课程适合谁:

• 本课程面向有一定编程经验的人群。