


Kem Praktikal Analisis Data Python: Memupuk kemahiran dalaman anda dan melepaskan potensi data
pythonAnalisis DataKem Amali bertujuan untuk membantu pelajar menguasai keseluruhan proses Pythonanalisis data dan meningkatkan pemprosesan data, pemodelan dan visualisasikemahiran melalui amali Berikut adalah butiran kem tempur sebenar:
Modul 1: Pemerolehan dan pembersihan data
- Kemahiran pengenalan dan pemerolehan sumber data
- pandas dan pengenalan dan penggunaan perpustakaan NumPy Pembersihan data dan pemprosesan nilai hilang
- Penukaran format data dan penggabungan
Modul 2: Penerokaan dan Analisis Data
- Analisis Data Penerokaan (EDA)
- Penerangan dan Visualisasi Statistik
- Pengujian hipotesis dan transformasi data
- Analisis korelasi dan analisis faktor penerokaan
Modul 3: Pemodelan Pembelajaran Mesin
- Selia
- Pembelajaran MesinAlgoritmaPengenalan Regression Linear, Regresi Logistik dan Pokok Keputusan
- Penilaian model dan penalaan hiperparameter
- Mesin tanpa pengawasan
- pembelajaranalgoritma
Modul 4: Visualisasi Data
- Pengenalan dan penggunaan perpustakaan Matplotlib dan Seaborn
- Prinsip visualisasi data dan amalan terbaik
- Visualisasi interaktif dan reka bentuk papan pemuka
Modul 5: Projek Praktikal
- Projek praktikal berdasarkan set data sebenar
- Pemerolehan data, pembersihan, analisis dan pemodelan
- Projek
- Ringkasandan penulisan laporan
Kelebihan kem tempur sebenar
- Orientasi praktikal: Fokus pada penyelesaian masalah praktikal dan bukannya penjelasan teori.
- Didorong oleh projek: Melalui projek praktikal, pelajar akan menguasai proses analisis data yang lengkap.
- Bimbingan mentor: Penganalisis data kanan menyediakan tunjuk ajar dan bimbingan projek satu lawan satu.
- Sokongan komuniti: Pelajar boleh berkomunikasi dan berkongsi pengetahuan dengan pelajar lain dalam forum komuniti.
- Pengeluaran pensijilan: Pelajar yang menamatkan kem praktikal akan menerima pensijilan untuk membuktikan kemahiran dan pengetahuan analisis data mereka.
Sasaran Khalayak
- Junior Data Analyst
- Profesional yang berminat untuk mengubah analisis data
- Kakitangan perniagaan yang ingin meningkatkan kemahiran pemprosesan dan pemodelan data mereka
- Sesiapa yang berminat dengan analisis data
Kaedah pendaftaran
Pelajar yang berminat untuk menyertai kem amali, sila layari laman web rasmi atau hubungi perunding kursus.
Tingkatkan potensi data
Dengan menyertai kem praktikal analisis data Python, pelajar akan menguasai keseluruhan proses analisis data, termasuk pemerolehan data, pembersihan, penerokaan, pemodelan dan visualisasi. Kemahiran ini membantu pelajar menemui cerapan daripada data, membuat keputusan berdasarkan data dan membuka kunci potensi penuh data.Atas ialah kandungan terperinci Kem Praktikal Analisis Data Python: Memupuk kemahiran dalaman anda dan melepaskan potensi data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Ekspresi biasa adalah alat yang berkuasa untuk memadankan corak dan manipulasi teks dalam pengaturcaraan, meningkatkan kecekapan dalam pemprosesan teks merentasi pelbagai aplikasi.
