Schița de curs

Ziua 1 

  • Știința datelor: o prezentare generală
  • Partea practică: Să începem cu Python - Caracteristicile de bază ale limbajului
  • Ciclul de viață al științei datelor - partea 1
  • Partea practică: Lucrul cu date structurate - biblioteca Pandas

Ziua 2 

  • Ciclul de viață al științei datelor - partea 2
  • Partea practică: abordarea datelor reale
  • Vizualizarea datelor
  • Partea practică: biblioteca Matplotlib

Ziua 3

  • SQL - partea 1
  • Partea practică: Crearea unei baze de date MySql cu tabele, inserarea de date și efectuarea de interogări simple
  • SQL partea 2
  • Partea practică: Integrarea MySql și Python

Ziua 4

  • Învățare supravegheată partea 1
  • Partea practică: regresie
  • Învățare supravegheată partea 2
  • Partea practică: clasificare

Ziua 5

  • Învățare supravegheată partea 3
  • Partea practică: construirea unui filtru de spam
  • Învățare nesupravegheată
  • Partea practică: Clusterizarea imaginilor cu k-means

Cerințe

  • O înțelegere a matematicii și statisticii.
  • O anumită experiență de programare, de preferință în Python.
  • .

Audiență

  • Profesioniști interesați să facă o schimbare de carieră 
  • .
  • Persoane curioase despre Data Science și analiza datelor
  • .
  35 ore

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

Pret per participant

Cursuri înrudite

Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

  35 ore

MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation

  35 ore

Python Programming for Finance

  35 ore

Categorii înrudite