从A到Z学习Python用于数据科学和机器学习

在这个实用的实践课程中，您将学习如何使用 Python 进行编程以进行数据科学和机器学习。这包括数据分析、可视化以及如何以实际方式使用这些数据。

我们的主要目标是为您提供教育，让您不仅了解用于数据科学和机器学习的 Python 编程语言的来龙去脉，而且还学习如何成为专业的 Python 数据科学家并找到您的第一份工作。

我们将介绍一些用于数据科学的最佳和最重要的 Python 库，例如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib +

• NumPy — 一个使各种数学和统计操作更容易的库;它也是 pandas 库许多功能的基础。

• Pandas — 专为促进数据处理而创建的 Python 库，这是许多 Python 数据科学工作的基础。

NumPy 和 Pandas 非常适合探索和处理数据。Matplotlib 是一个数据可视化库，可以制作您在 Excel 或 Google 表格中找到的图表。将实践工作与扎实的理论培训相结合，我们将带您从面向数据科学的 Python 编程的基础知识到精通。

这门使用 Python 进行机器学习课程深入探讨了使用 Python 进行机器学习的基础知识。您将了解监督学习与无监督学习，研究统计建模与机器学习的关系，并对两者进行比较。

我们明白理论对于打下坚实的基础很重要，我们明白仅靠理论是无法完成工作的，这就是为什么本课程包含实用的动手示例，您可以逐步学习。即使您已经有一些编码经验，或者想了解 Python 编程语言的高级功能，本课程也适合您！

数据科学家、机器学习工程师、大数据工程师、IT 专家、数据库开发人员等的招聘启事中需要或推荐 Python 编码经验。在您的简历中添加 Python 编码语言技能将帮助您完成需要掌握统计技术的任何这些数据专业。

我们将一起为您提供基础教育，您不仅需要了解如何使用 Python 编写代码、分析和可视化数据以及利用机器学习算法，还需要了解如何为新开发的编程技能获得报酬。

该课程涵盖 5 个主要领域：

1： PYTHON FOR DS+ML 课程介绍

本简介部分全面介绍了 Python 数据科学和机器学习课程、数据科学行业和市场、工作机会和薪水以及各种数据科学工作角色。

• 数据科学 + 使用 Python 进行机器学习简介

• 数据科学行业和市场

• 数据科学工作机会

• 如何获得数据科学工作

• 机器学习概念和算法

2：PYTHON 数据分析/可视化

本节将全面介绍使用 Python 进行数据分析和数据可视化，并提供分步实践培训。

•  Python 速成课程

•  NumPy 数据分析

•  Pandas 数据分析

3：数据科学数学

本节将全面介绍数据科学的数学知识，例如统计和概率。

•  描述统计学

•  变异性的度量

•  推论统计

•  概率

•  假设检验

 4：机器学习

本节将为您全面介绍机器学习，包括监督和无监督的机器学习，以及逐步进行的实践培训。

• 机器学习简介

•  数据预处理

•  线性回归

•  逻辑回归

•  K-最近邻

•  决策树

•  集成学习

•  支持向量机

•  K-Means 聚类

•  主成分分析

5：开始数据科学职业生涯

本节通过逐步实践培训，全面介绍如何开始数据科学家职业生涯。

•  创建简历

•  创建求职信

•  个人品牌

• 自由职业者 + 自由职业者网站

• 拥有网站的重要性

•  联网

在课程结束时，您将成为一名专业的 Python 数据科学家，并自信地申请工作，并且知道自己拥有支持它的技能和知识，感觉很好。