Pengantar data science di python university of michigan

Komit ini bukan milik cabang mana pun di repositori ini, dan mungkin milik garpu di luar repositori

Anda tidak dapat melakukan tindakan tersebut saat ini

Anda masuk dengan tab atau jendela lain. Muat ulang untuk menyegarkan sesi Anda. Anda keluar di tab atau jendela lain. Muat ulang untuk menyegarkan sesi Anda

Ini mungkin termasuk jawaban terbaru Pengantar Ilmu Data dalam kuis dan tugas Python. Anda dapat melihat tautannya di blog saya atau CSDN

Tautan blog

Kursus. Pengantar Ilmu Data dengan Python(Universitas Michigan). Quiz答案

Kursus. Pengantar Ilmu Data dengan Python(Universitas Michigan). Tugas 1

Kursus. Pengantar Ilmu Data dengan Python(Universitas Michigan). Tugas2

Kursus. Pengantar Ilmu Data dengan Python(Universitas Michigan). Tugas3

Kursus. Pengantar Ilmu Data dengan Python(Universitas Michigan). Tugas4

tautan CSDN

Kursus. Pengantar Ilmu Data dengan Python(Universitas Michigan). quiz答案

Kursus. Pengantar Ilmu Data dengan Python(Universitas Michigan). Tugas 1

Kursus. Pengantar Ilmu Data dengan Python(Universitas Michigan). Tugas2

Kursus. Pengantar Ilmu Data dengan Python(Universitas Michigan). Tugas3

Kursus. Pengantar Ilmu Data dengan Python(Universitas Michigan). Tugas4

5 kursus dalam spesialisasi University of Michigan ini memperkenalkan pelajar pada ilmu data melalui bahasa pemrograman python. Spesialisasi berbasis keterampilan ini ditujukan untuk pelajar yang memiliki latar belakang python atau pemrograman dasar, dan ingin menerapkan statistik, pembelajaran mesin, visualisasi informasi, analisis teks, dan teknik analisis jaringan sosial melalui toolkit python populer seperti panda, matplotlib, scikit-

Pengantar Ilmu Data dengan Python [kursus 1], Pemetaan Terapan, Pemetaan & Representasi Data dengan Python [kursus 2], dan Pembelajaran Mesin Terapan dengan Python [kursus 3] harus diambil secara berurutan dan sebelum kursus lain dalam spesialisasi. Setelah menyelesaikannya, kursus 4 dan 5 dapat diambil dalam urutan apa pun. Semua 5 diperlukan untuk mendapatkan sertifikat

Kursus ini akan memperkenalkan pelajar pada dasar-dasar lingkungan pemrograman python, termasuk teknik dasar pemrograman python seperti lambdas, membaca dan memanipulasi file csv, dan pustaka numpy. Kursus ini akan memperkenalkan teknik manipulasi dan pembersihan data menggunakan perpustakaan sains data python panda yang populer dan memperkenalkan abstraksi Seri dan DataFrame sebagai struktur data pusat untuk analisis data, bersama dengan tutorial tentang cara menggunakan fungsi seperti groupby, merge, dan . Pada akhir kursus ini, siswa akan dapat mengambil data tabular, membersihkannya, memanipulasinya, dan menjalankan analisis statistik inferensial dasar.

Kursus ini harus diambil sebelum kursus Sains Data Terapan lainnya dengan kursus Python. Plot Terapan, Pemetaan & Representasi Data dengan Python, Pembelajaran Mesin Terapan dengan Python, Penambangan Teks Terapan dengan Python, Analisis Jejaring Sosial Terapan dengan Python

Apa Pengantar ilmu data dengan Python?

Deskripsi kursus . Ilmuwan data menggunakan berbagai bahasa pemrograman, seperti Python dan R, untuk memanfaatkan dan menganalisis data. Kursus ini berfokus pada penggunaan Python dalam ilmu data. Data science is an ever-evolving field, using algorithms and scientific methods to parse complex data sets. Data scientists use a range of programming languages, such as Python and R, to harness and analyze data. This course focuses on using Python in data science.

Apakah 3 bulan cukup untuk belajar ilmu data?

Kesimpulannya, menurut saya sulit untuk menjadi Data Scientist, apalagi dalam waktu tiga bulan . Hal ini karena. Beberapa Bootcamp tidak cukup memenuhi syarat untuk mengajari Anda keterampilan ilmu data yang diperlukan. Tidak semua siswa cukup berbakat untuk mengejar materi pembelajaran dalam waktu singkat.

Apakah layak mempelajari Python untuk ilmu data?

Karena kesederhanaan dan kemudahan penggunaannya, Python untuk ilmu data adalah salah satu bahasa pemrograman terpopuler dalam domain ilmiah dan penelitian . Orang tanpa latar belakang teknik dapat dengan mudah mempelajari cara menggunakannya karena kesederhanaan dan perpustakaannya yang besar.

Apakah 1 tahun cukup untuk ilmu data?

Orang-orang dari berbagai latar belakang terutama tanpa pengalaman coding telah terbukti menjadi data scientist yang baik hanya dalam satu tahun dengan belajar coding secara cerdas.

Bài mới nhất

Chủ Đề