or
Acest exercițiu face parte din cursul
Vom începe cursul prin a defini ce este data science. Vom parcurge fluxul de lucru specific data science și modul în care acesta se aplică problemelor reale din mediul de afaceri. Vom încheia capitolul explorând modalități de structurare a echipei tale de date pentru a răspunde nevoilor organizației tale.
Acum că înțelegem fluxul de lucru în data science, vom aprofunda primul pas: colectarea datelor. Vom învăța despre diferitele surse de date la care poate apela compania ta și despre cum să stochezi datele după ce au fost colectate.
În acest capitol, vom discuta despre modalități de explorare și vizualizare a datelor prin dashboarduri. Vom analiza elementele unui dashboard și cum să formulezi o solicitare clară pentru crearea unuia. Capitolul acoperă, de asemenea, solicitările ad hoc de date și testele A/B – un instrument puternic de analiză care reduce riscurile în luarea deciziilor.
În acest capitol final, vom aborda cel mai discutat subiect din data science: machine learning! Vom parcurge machine learning-ul supervizat și nesupervizat, precum și clustering-ul. Apoi, vom trece la subiecte avansate din domeniu, inclusiv predicția seriilor de timp, procesarea limbajului natural, învățarea profundă și AI explicabil!
Exercițiul curent