or
Ця вправа є частиною курсу
Почнемо курс із визначення, що таке data science. Розглянемо робочий процес у data science і те, як його застосовують до реальних задач. Завершимо розділ оглядом різних ролей у цій галузі.
Тепер, коли ми розуміємо робочий процес data science, зануримося глибше в перший крок — збирання та зберігання даних. Розглянемо різні джерела даних, з якими ви можете працювати, як виглядають ці дані, як їх зберігати після збирання, а також як конвеєр даних може автоматизувати процес.
Підготовка даних — це основа: дата-сайенти витрачають 80% часу на очищення й опрацювання даних і лише 20% — на власне аналіз. У цьому розділі ви навчитеся виявляти проблеми у даних, працювати з пропущеними значеннями та викидами. Далі ви опануєте візуалізацію — ще один ключовий інструмент для дослідження даних і подання результатів.
У фінальному розділі ми поговоримо про експерименти та передбачення. Почнемо з експериментів і A/B-тестування, далі перейдемо до прогнозування часових рядів, де навчимося передбачати майбутні події. Завершимо машинним навчанням, розглянувши навчання з учителем і кластеризацію.
Поточна вправа