Khoa học dữ liệu hướng dẫn Python

“Khoa học dữ liệu” chỉ là một thuật ngữ rộng như chúng xuất hiện. Có thể dễ dàng nhất để mô tả nó là gì bằng cách liệt kê các thành phần cụ thể hơn của nó

Khám phá và phân tích dữ liệu

• Bao gồm ở đây. gấu trúc;

Trực quan hóa dữ liệu. Một cái tên khá dễ hiểu. Lấy dữ liệu và biến nó thành thứ gì đó đầy màu sắc

• Bao gồm ở đây. Matplotlib;

Học máy cổ điển. Về mặt khái niệm, chúng ta có thể định nghĩa đây là bất kỳ nhiệm vụ học tập có giám sát hoặc không giám sát nào không phải là học sâu [xem bên dưới]. Scikit-learning là công cụ cần thiết để triển khai phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước, trong khi StatsModels ít được phát triển tích cực hơn nhưng vẫn có một số tính năng hữu ích

• Bao gồm ở đây. Scikit-Learn, StatsModels

Học kĩ càng. Đây là một tập hợp con của máy học đang được phục hưng và thường được triển khai với Keras, trong số các thư viện khác. Nó đã chứng kiến ​​những cải tiến vượt bậc trong khoảng 5 năm qua, chẳng hạn như AlexNet vào năm 2012, đây là thiết kế đầu tiên kết hợp các lớp tích chập liên tiếp

• Bao gồm ở đây. Keras, TensorFlow và nhiều thứ khác

Lưu trữ dữ liệu và khung dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn được định nghĩa tốt nhất là dữ liệu quá lớn theo nghĩa đen để nằm trên một máy hoặc không thể xử lý nếu không có môi trường phân tán. Các ràng buộc Python với các công nghệ Apache đóng vai trò quan trọng ở đây

• Tia lửa Apache;

Vụn vặt. Bao gồm các chủ đề phụ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thao tác hình ảnh với các thư viện như OpenCV

Hướng dẫn về khoa học dữ liệu với Python này sẽ giúp bạn tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về Python cùng với các bước khác nhau của khoa học dữ liệu như tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, thống kê, tạo mô hình học máy, v.v. với sự trợ giúp của các ví dụ chi tiết và được giải thích rõ ràng. Hướng dẫn này sẽ giúp cả người mới bắt đầu cũng như một số chuyên gia được đào tạo thành thạo khoa học dữ liệu với Python

Các khóa học liên quan

Học máy là một kỹ năng cần thiết cho bất kỳ nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu nào đầy tham vọng, cũng như cho những người muốn chuyển đổi một lượng lớn dữ liệu thô thành xu hướng và dự đoán. Học kỹ năng này ngay hôm nay với Machine Learning Foundation – Self Paced Course, được thiết kế và quản lý bởi các chuyên gia trong ngành có nhiều năm kinh nghiệm về ML và các dự án dựa trên ngành

Giới thiệu

• Giới thiệu về Khoa học dữ liệu
• Dữ liệu là gì?
• Python cho Khoa học dữ liệu
• gấu trúc trăn
• Python NumPy
• Học Python Scikit
• Python Matplotlib

Khái niệm cơ bản về Python

• Lấy đầu vào trong Python
• con trăn. Kết xuất bằng hàm print[]
• Biến, điều kiện biểu thức và hàm
• Toán tử cơ bản trong python
• Loại dữ liệu
  • Dây
  • Danh sách
  • bộ dữ liệu
  • bộ
  • Từ điển
  • Mảng
• vòng lặp
• Vòng lặp và Câu lệnh điều khiển [tiếp tục, ngắt và vượt qua] trong Python
• khác với cho
• Hàm trong Python
• Năng suất thay vì lợi nhuận
• Các khái niệm OOP của Python
• xử lý ngoại lệ

Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo Hướng dẫn Python của chúng tôi

Xử lí dữ liệu

• Hiểu về xử lý dữ liệu
• con trăn. Thao tác trên mảng Numpy
• Tổng quan về Làm sạch dữ liệu
• Cắt, lập chỉ mục, thao tác và làm sạch Pandas Dataframe
• Làm việc với dữ liệu bị thiếu trong Pandas
• Gấu trúc và CSV
  • con trăn. Đọc CSV
  • Xuất khung dữ liệu Pandas sang tệp CSV
• Gấu trúc và JSON
  • gấu trúc. Phân tích bộ dữ liệu JSON
  • Xuất khung dữ liệu Pandas sang tệp JSON
• Làm việc với các tệp excel bằng Pandas
• Cơ sở dữ liệu quan hệ Python
  • Kết nối cơ sở dữ liệu MySQL bằng MySQL-Connector Python
  • con trăn. Bảng tạo MySQL
  • Python MySQL – Chèn vào bảng
  • Python MySQL – Chọn truy vấn
  • Python MySQL – Cập nhật truy vấn
  • Python MySQL – Xóa truy vấn
• Cơ sở dữ liệu Python NoSQL
• Ngày giờ Python
• Sắp xếp dữ liệu trong Python
• Nhóm gấu trúc. Tóm tắt, tổng hợp và nhóm dữ liệu
• Dữ liệu phi cấu trúc là gì?
• Mã hóa nhãn của bộ dữ liệu
• Một mã hóa nóng của bộ dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu

• Trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib
• Tạo kiểu ô bằng Matplotlib
• Biểu đồ đường trong Matplotlib
• Lô đất trong Matplotlib
• Box Plot trong Python sử dụng Matplotlib
• Âm mưu phân tán trong Matplotlib
• Bản đồ nhiệt trong Matplotlib
• Vẽ sơ đồ ba chiều bằng Matplotlib
• Biểu đồ chuỗi thời gian hoặc biểu đồ đường với Pandas
• Dữ liệu không gian địa lý Python
• Các thư viện vẽ sơ đồ khác trong Python
  • Trực quan hóa dữ liệu với Python Seaborn
  • Sử dụng Plotly để trực quan hóa dữ liệu tương tác trong Python
  • Trực quan hóa dữ liệu tương tác với Bokeh

Số liệu thống kê

• Biện pháp của xu hướng trung ương
• Thống kê với Python
• Đo Phương sai
• Phân phối bình thường
• phân phối nhị thức
• Phân phối rời rạc Poisson
• Phân phối Bernoulli
• giá trị P
• Khám phá mối tương quan trong Python
• Tạo Ma trận tương quan bằng Python
• Pearson’s Chi-Square Test

Học máy

học có giám sát

• Các loại hình học tập – Học tập có giám sát
• Bắt đầu với Phân loại
• Các loại kỹ thuật hồi quy
• Phân loại so với hồi quy
• hồi quy tuyến tính
  • Giới thiệu về hồi quy tuyến tính
  • Thực hiện hồi quy tuyến tính
  • Hồi quy tuyến tính đơn biến
  • Nhiều hồi quy tuyến tính
  • con trăn. Hồi quy tuyến tính bằng sklearn
  • Hồi quy tuyến tính bằng Tensorflow
  • Hồi quy tuyến tính bằng PyTorch
  • Pyspark. Hồi quy tuyến tính bằng Apache MLlib
  • Thử thách Kaggle nhà ở Boston với hồi quy tuyến tính
• hồi quy đa thức
  • Hồi quy đa thức [Từ đầu bằng Python]
  • hồi quy đa thức
  • Hồi quy đa thức cho dữ liệu phi tuyến tính
  • Hồi quy đa thức bằng Turicreate
• Hồi quy logistic
  • Hiểu hồi quy logistic
  • Thực hiện hồi quy logistic
  • Hồi quy logistic bằng Tensorflow
  • Hồi quy Softmax bằng TensorFlow
  • Hồi quy Softmax bằng Keras
• Naive Bayes
  • Bộ phân loại Naive Bayes
  • Triển khai Naive Bayes Scratch bằng Python
  • Bổ sung thuật toán Naive Bayes [CNB]
  • Áp dụng Naive Bayes đa thức cho các vấn đề NLP
• Véc tơ hỗ trợ
  • Hỗ trợ thuật toán máy Vector
  • Hỗ trợ Máy Vector [SVM] trong Python
  • Điều chỉnh siêu tham số SVM bằng GridSearchCV
  • Tạo SVM nhân tuyến tính trong Python
  • Các chức năng hạt nhân chính trong Máy vectơ hỗ trợ [SVM]
  • Sử dụng SVM để thực hiện phân loại trên tập dữ liệu phi tuyến tính
• cây quyết định
  • cây quyết định
  • Thực hiện cây quyết định
  • Hồi quy cây quyết định bằng sklearn
• rừng ngẫu nhiên
  • Hồi quy rừng ngẫu nhiên trong Python
  • Trình phân loại rừng ngẫu nhiên bằng Scikit-learning
  • Siêu tham số của bộ phân loại rừng ngẫu nhiên
  • Trình phân loại bỏ phiếu bằng Sklearn
  • máy phân loại đóng bao
• K-hàng xóm gần nhất [KNN]
  • K Hàng xóm gần nhất với Python. máy học
  • Triển khai Hàng xóm K-Nearest từ đầu bằng Python
  • Thuật toán K-hàng xóm gần nhất trong Python
  • Triển khai trình phân loại KNN bằng Sklearn
  • Tranh luận bằng cách sử dụng KNNimuter[]
  • Triển khai KNN bằng OpenCV

Học không giám sát

• Các loại hình học tập – Học tập không giám sát
• Phân cụm trong Machine Learning
• Các loại thuật toán phân cụm khác nhau
• K có nghĩa là Phân cụm – Giới thiệu
• Phương pháp khuỷu tay cho giá trị tối ưu của k trong KMeans
• Thuật toán K-nghĩa là ++
• Phân tích dữ liệu thử nghiệm bằng K-Means Clustering trong Python
• Mini Batch K-có nghĩa là thuật toán phân cụm
• Phân cụm dịch chuyển trung bình
• DBSCAN – Phân cụm dựa trên mật độ
• Triển khai thuật toán DBSCAN bằng Sklearn
• Phân cụm mờ
• Phân cụm quang phổ
• Phân cụm OPTICS
• Triển khai phân cụm OPTICS bằng Sklearn
• Phân cụm theo thứ bậc [phân cụm kết tụ và phân chia]
• Thực hiện phân cụm kết tụ bằng Sklearn
• Mô hình hỗn hợp Gaussian

Học kĩ càng

• Giới thiệu về Deep Learning
• Giới thiệu về mạng trung lập nhân tạo
• Triển khai quy trình đào tạo Mạng nơ-ron nhân tạo bằng Python
• Một mạng nơ-ron nơ-ron duy nhất trong Python
• Mạng thần kinh tích chập
  • Giới thiệu về mạng thần kinh tích chập
  • Giới thiệu về Pooling Layer
  • Giới thiệu về đệm
  • Các loại đệm trong lớp tích chập
  • Áp dụng Mạng thần kinh chuyển đổi trên tập dữ liệu mnist
• Mạng thần kinh tái phát
  • Giới thiệu về mạng thần kinh tái phát
  • Giải thích về mạng thần kinh tái phát
  • mô hình seq2seq
  • Giới thiệu về Trí nhớ Dài hạn Ngắn hạn
  • Giải thích về mạng bộ nhớ dài hạn ngắn hạn
  • Mạng đơn vị định kỳ có kiểm soát [GAN]
  • Tạo văn bản bằng cách sử dụng mạng đơn vị lặp lại có kiểm soát
• GAN – Mạng đối thủ sáng tạo
  • Giới thiệu về Mạng đối thủ sáng tạo
  • Mạng đối thủ chung [GAN]
  • Các trường hợp sử dụng của Mạng đối thủ sáng tạo
  • Xây dựng Mạng đối thủ sáng tạo bằng Keras
  • Modal Collapse trong GAN

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

• Giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Tiền xử lý văn bản trong Python. Hiệp 1
• Tiền xử lý văn bản trong Python. bộ 2
• Loại bỏ các từ dừng bằng NLTK trong Python
• Mã hóa văn bản bằng NLTK trong python
• Cách mã hóa văn bản, câu, từ hoạt động
• Giới thiệu về Stemming
• Luyện từ với NLTK
• Từ vựng với NLTK
• Bổ đề với TextBlob
• Làm cách nào để lấy từ đồng nghĩa/trái nghĩa từ NLTK WordNet trong Python?

Khóa học GeekforGeek

Tổ chức học máy

Máy móc đang học, vậy tại sao bạn lại muốn bị bỏ lại phía sau? . Khóa học theo nhịp độ riêng này sẽ giúp bạn tìm hiểu các khái niệm nâng cao như- Hồi quy, Phân loại, Thứ nguyên dữ liệu, v.v. Cũng bao gồm- Các dự án sẽ giúp bạn có được kinh nghiệm thực hành. Vì vậy, đừng chần chờ gì nữa, hãy củng cố Nền tảng Máy học của bạn

Khóa học trực tiếp về khoa học dữ liệu

Mọi tổ chức hiện đều dựa vào dữ liệu trước khi đưa ra bất kỳ quyết định quan trọng nào liên quan đến tương lai của họ. Vì vậy, có thể nói rằng Dữ liệu thực sự là vua bây giờ. Vậy tại sao bạn lại muốn bị bỏ lại phía sau? . Hồi quy tuyến tính, Naive Bayes và KNN, Numpy, Pandas, Matlab, v.v. Bạn cũng sẽ được làm việc trên các dự án thực tế thông qua khóa học. Vì vậy, đừng chần chờ gì nữa, hãy trở thành Chuyên gia Khoa học Dữ liệu ngay bây giờ

Khoa học dữ liệu với Python có dễ không?

Điểm mấu chốt của Python cho khoa học dữ liệu . Tuy nhiên, đó là một ngôn ngữ đủ mạnh để giải quyết các vấn đề về toán học, thống kê và hơn thế nữa. pretty easy to learn. Yet it's a language that is robust enough to solve problems in math, statistics and more.

Python hay C++ tốt hơn cho khoa học dữ liệu?

Do cú pháp đơn giản và dễ đọc, Python thường được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học và sử dụng nhất cho người mới bắt đầu. Nếu bạn là người mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và không biết nên học ngôn ngữ nào trước, thì Python là một trong những lựa chọn tốt nhất .

Python và SQL có đủ cho khoa học dữ liệu không?

Khả năng hoạt động với nhiều nền tảng khác nhau và nhấn mạnh vào tính dễ đọc đã khiến Python trở thành một trong những ngôn ngữ được tìm kiếm nhiều nhất để khám phá dữ liệu. Là một ngôn ngữ đã tồn tại 5 thập kỷ, SQL dường như có những hạn chế, nhưng chỉ cần hiểu các nguyên tắc cơ bản của Khoa học dữ liệu là đủ.

Tôi có thể học khoa học dữ liệu trong 1 tháng không?

Để hiểu sơ bộ về Khoa học dữ liệu, bạn cần ít nhất 6 đến 8 tháng và để trở thành Nhà khoa học dữ liệu, bạn cần thêm 1 tháng để xây dựng sơ yếu lý lịch và săn việc.