Frequenza dell'asma

Ormai avrai capito che i dati possono provenire da varie fonti e non tutte sono disponibili pubblicamente. Un report di data science contiene la seguente visualizzazione. Grazie alla tua nuova conoscenza delle fonti di dati, sei in grado di identificare l'origine dei dati.

Quale fonte ha utilizzato il data scientist per raccogliere questi dati?

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Inizieremo il corso chiarendo cos'è la data science. Esploreremo il suo flusso di lavoro e come può essere applicata a problemi reali. Concluderemo il capitolo imparando a conoscere i principali ruoli professionali all'interno di questo settore.

Exercise 1: Che cos'è la data science o scienza dei dati?Exercise 2: Scienza dei dati ovunque!Exercise 3: L’importanza della data science Exercise 4: Applicazioni della data science Exercise 5: Dose giornaliera di data science Exercise 6: La scienza degli assistenti intelligenti Exercise 7: Ruoli e strumenti della data science Exercise 8: Selezionare il candidato giusto Exercise 9: Un ruolo da data scientist

Ora che abbiamo compreso il flusso di lavoro della data science, approfondiamo la prima fase: la raccolta e l'archiviazione dei dati. Scopriremo quali sono le diverse fonti di dati a cui puoi attingere, come si presentano i dati, come archiviarli una volta raccolti e come una pipeline di dati può automatizzare il processo.

Exercise 1: Fonti di dati Exercise 2: Ordinamento delle fonti di dati Exercise 3: Frequenza dell'asma

Esercizio in corso

Exercise 4: Tipi di dati Exercise 5: Classificare i tipi di dati Exercise 6: Net Promoter Score Exercise 7: Activity tracker Exercise 8: Archiviazione e recupero dei dati Exercise 9: Piattaforme cloud Exercise 10: Interrogare un database Exercise 11: Quale tipo di database?Exercise 12: Pipeline di dati Exercise 13: Caratteristiche della pipeline di dati Exercise 14: Estrazione, Trasformazione e Caricamento

La preparazione dei dati è fondamentale: i data scientist dedicano l'80% del loro tempo alla pulizia e alla manipolazione dei dati e solo il 20% del loro tempo all'analisi effettiva. Questo capitolo ti mostrerà come diagnosticare i problemi nei tuoi dati, come gestire i valori mancanti e gli outlier o valori anomali. Imparerai poi a conoscere la visualizzazione, un altro strumento essenziale per esplorare i tuoi dati e comunicare i tuoi risultati.

Exercise 1: Data Preparation Exercise 2: La verità è là fuori Exercise 3: Sei pronto?Exercise 4: Analisi esplorativa dei dati Exercise 5: Analisi esplorativa dei dati numerica Exercise 6: Analisi esplorativa visiva Exercise 7: Visualizzazione Exercise 8: Dashboard interattive Exercise 9: Migliorare una dashboard

In questo capitolo finale, parleremo di sperimentazione e previsione! Iniziando con gli esperimenti, parleremo dei test A/B e passeremo alla previsione di serie temporali, dove impareremo a prevedere eventi futuri. Infine, concluderemo con il machine learning, esaminando l'apprendimento supervisionato e il clustering.

Exercise 1: Test A/B Exercise 2: Creare un flusso di lavoro per i test A/B Exercise 3: Significatività statistica Exercise 4: Risultati intermedi Exercise 5: Previsione di serie temporali Exercise 6: Classificazione dei dati di serie temporali Exercise 7: Interpretare un grafico di serie temporali Exercise 8: Machine Learning supervisionato Exercise 9: Quando utilizzare l'apprendimento supervisionato Exercise 10: Caratteristiche ed etichette Exercise 11: Valutazione del modello Exercise 12: Clustering Exercise 13: Supervisionato vs. Non supervisionato Exercise 14: Selezionare la dimensione del cluster Exercise 15: Congratulazioni!