This course starts with an introduction to Python programming, covering everything from installation and setup of Python and Anaconda to fundamental concepts such as variables, numeric and logical operations, control structures like if-else and loops, and defining functions. The journey continues with in-depth modules on strings and lists, ensuring a solid understanding of these core components.
Python Fundamentals and Data Science Essentials
Python Fundamentals and Data Science Essentials
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Deep Learning with Real-World Projects
Dozent: Packt
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Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 16 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Run Python programs for tasks using numeric operations, control structures, and functions.
Analyze data with NumPy and Pandas for comprehensive data insights.
Evaluate the performance of linear regression and KNN classification models.
Develop optimized machine learning models using gradient descent.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Python (Programming Language)
- Kategorie: KNN
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Pandas (Python Package)
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2024
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 10 Module
In this module, we will cover the essential Python programming concepts needed as a foundation for advanced topics. Starting from installation and basic syntax to detailed explorations of various data structures, this section ensures you have a solid grounding in Python.
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18 Videos2 Lektüren
In this module, we will introduce NumPy, a powerful library for numerical computing in Python. Through a series of hands-on videos, you'll learn to perform essential NumPy operations and leverage its capabilities for data analysis.
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3 Videos
In this module, we will dive into Pandas, a key library for data manipulation and analysis in Python. You will learn how to work with Series and DataFrames, perform various operations, and handle real-world data sets efficiently.
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12 Videos1 Aufgabe
In this module, we will cover essential linear algebra concepts that are foundational for machine learning. From vectors and matrices to multi-dimensional spaces, you'll gain the mathematical skills necessary for advanced algorithms.
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5 Videos
In this module, we will explore data visualization techniques using Matplotlib and Seaborn. Through practical examples and a case study, you'll learn how to create compelling visual representations of data to uncover insights.
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4 Videos
In this module, we will cover the basics of simple linear regression, a key statistical technique. Starting from machine learning concepts, you'll learn how linear regression works, the math behind it, and how to apply it through case studies.
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10 Videos1 Aufgabe
In this module, we will focus on gradient descent, a crucial optimization algorithm. From understanding cost functions to applying gradient descent in practical scenarios, you'll gain a deep understanding of this essential technique.
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8 Videos
In this module, we will delve into the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm for classification. You'll learn the theory behind KNN, its practical applications, and how to measure its performance through various case studies.
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14 Videos1 Aufgabe
In this module, we will cover logistic regression, a fundamental classification technique. You'll learn about the Sigmoid function, log odds, and how to apply logistic regression in real-world scenarios through case studies.
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4 Videos
In this module, we will explore advanced machine learning algorithms, focusing on regularization techniques and model selection. Through detailed examples and case studies, you'll learn how to apply these advanced methods to improve model performance.
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10 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
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