دوره تسلط به تحلیل داده و EDA برای پروژه‌های یادگیری ماشین

آنچه یاد خواهید گرفت تسلط به تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) برای درک الگوهای داده‌ای پیش از به‌کارگیری مدل‌های یادگیری ماشین انجام تحلیل اکتشافی داده‌ها در پایتون با استفاده از پانداس برای گردش‌کارهای واقعی تحلیل داده در پایتون ساخت گردش‌کارهای قدرتمند EDA که از توسعه دقیق مدل‌های یادگیری ماشین در پایتون و مدل‌های AI ML پشتیبانی می‌کنند. تحلیل توزیع داده‌ها، داده‌های پرت و روابط میان آنها برای تصمیم‌گیری قابل‌اعتماد در علم داده و ML آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های پاک و مبتنی بر اطلاعات که نتایج یادگیری ماشین، AI و تحلیل داده end-to-end را بهبود می‌دهند. پیش‌نیازهای دوره درک پایه‌ای از پایتون آشنایی با متغیرها، حلقه‌ها و توابع نیازی به تجربه قبلی در EDA، یادگیری ماشین یا علم داده نیست. توضیحات دوره تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) چیست؟ تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) مهم‌ترین گام اولیه در هر پروژه تحلیل داده، علم داده یا یادگیری ماشین است. EDA به شما امکان می‌دهد پیش از اعمال مدل‌ها، داده‌های اکتشافی خود را بررسی، درک و اعتبارسنجی کنید. EDA با استفاده از مصورسازی، آمار و بررسی ساختاریافته، به کشف الگوها، ترندها، ناهنجاری‌ها، مقادیر گمشده و داده‌های پرت کمک می‌کند؛ مواردی که مستقیماً بر عملکرد مدل اثر می‌گذارند. در این دوره که تمرکز آن بر گردش‌کارهای واقعی پروژه‌های یادگیری ماشین و AI ML است، تحلیل اکتشافی داده‌های EDA را از پایه با استفاده از پایتون یاد می‌گیرید. اهمیت EDA در علم داده و یادگیری ماشین EDA اختیاری نیست، بلکه برای پایپ‌لاین‌های قابل‌اعتماد یادگیری ماشین و پایتون ضروری است. بسیاری از شکست‌های ML نه به‌خاطر الگوریتم‌ها، بلکه به این دلیل رخ می‌دهند که EDA نادیده گرفته شده یا به‌درستی انجام نشده است. EDA به شما کمک می‌کند: رفتار داده را پیش از مدل‌سازی درک کنید. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی را بهبود دهید. سوگیری و نویز را در مجموعه‌داده‌ها کاهش دهید. دقت و پایداری مدل‌های ML را افزایش دهید. از تصمیم‌گیری بهتر در AI ،ML و مهندسی داده پشتیبانی کنید. اگر در حوزه تحلیل داده پایتون، علم داده یا صفر تا صد یادگیری ماشین فعالیت می‌کنید، مهارت قوی در EDA شما را از افراد معمولی متمایز می‌کند و به سطح حرفه‌ای می‌رساند. گردش‌کار EDA (گام‌به‌گام) شما یک گردش‌کار EDA حرفه‌ای را دنبال خواهید کرد که در پروژه‌های صنعتی یادگیری ماشین استفاده می‌شود: درک مجموعه‌داده و ساختار آن تحلیل تک‌متغیره تحلیل دو‌متغیره و چندمتغیره شناسایی مقادیر گمشده شناسایی داده‌های پرت بررسی توزیع داده و عدم‌توازن روابط ویژگی‌ها و همبستگی‌ها استخراج اطلاعات برای آمادگی مدل‌های ML هر مرحله با استفاده از تحلیل اکتشافی داده‌ها در پایتون نمایش داده می‌شود. کتابخانه‌های EDA شما تجربه عملی با ابزارهای استاندارد صنعتی EDA پایتون را به دست خواهید آورد: پانداس برای دستکاری داده‌ها NumPy برای تحلیل عددی Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی تکنیک‌های آماری مورد استفاده در تحلیل داده و یادگیری ماشین این ابزارها ستون فقرات گردش‌کارهای مدرن پایتون، ML و AI را تشکیل می‌دهند. مزایای کلیدی تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) با گذراندن این دوره، می‌توانید: تحلیل اکتشافی داده‌ها را با اطمینان انجام دهید. پیش از آموزش مدل، مشکلات پنهان را شناسایی کنید. دقت یادگیری ماشین را بهبود دهید. تصمیم‌های بهتری در مهندسی ویژگی بگیرید. پایه‌های محکمی برای AI و ML بسازید. در نقش‌های علم داده و مهندسی داده مؤثرتر عمل کنید. به‌راحتی وارد پروژه‌های پیشرفته یادگیری ماشین پایتون شوید. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ مبتدیانی که پایتون را برای علم داده و یادگیری ماشین شروع می‌کنند. دانشجویانی که در دوره‌های صفر تا صد یادگیری ماشین یا AI ML شرکت کرده‌اند. افرادی که می‌خواهند به تحلیلگر داده تبدیل شوند و به مهارت‌های قوی EDA و تحلیل داده نیاز دارند. مبتدیان ML که در تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) مشکل دارند. متخصصانی که به علم داده یا مهندسی داده تغییر مسیر می‌دهند. هر کسی که از پانداس و پایتون برای کارهای واقعی تحلیل اکتشافی داده استفاده می‌کند.