or
Toto cvičení je součástí kurzu
Kurz zahájíme definicí datové vědy. Projdeme si pracovní postup datového vědce a ukážeme si, jak se datová věda uplatňuje v praxi. Na závěr kapitoly se podíváme na různé role v oblasti datové vědy.
Teď, když rozumíme pracovnímu postupu datového vědce, se ponoříme hlouběji do prvního kroku: sběru a ukládání dat. Dozvíme se o různých zdrojích dat, jak tato data vypadají, jak je po shromáždění ukládat a jak datový pipeline dokáže celý proces zautomatizovat.
Aktuální cvičení
Příprava dat je zásadní: datová věda věnuje 80 % času čištění a úpravě dat a pouze 20 % jejich skutečné analýze. V této kapitole se naučíš diagnostikovat problémy v datech, pracovat s chybějícími hodnotami a odlehlými body. Pak se podíváme na vizualizaci – nepostradatelný nástroj jak pro průzkum dat, tak pro prezentaci výsledků.
V této závěrečné kapitole se budeme věnovat experimentování a predikcím! Začneme experimenty a A/B testováním, pak přejdeme k prognózování časových řad a predikci budoucích událostí. Na závěr se zaměříme na strojové učení – probereme učení s učitelem a shlukování.