您好，
欢迎来到“使用 Python 完成机器学习和数据科学 | AZ”课程。
使用 Scikit，学习 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn，并通过 Python 和数据科学深入研究机器学习 AZ。

机器学习不仅适用于预测短信或智能手机语音识别。机器学习不断应用于新行业、新问题。无论您是营销人员、视频游戏设计师还是程序员，我在 OAK Academy 上的课程都可以帮助您将机器学习应用到您的工作中。使用 Python 完成机器学习和数据科学 | az，机器学习 az，使用 python 完成机器学习和数据科学，使用 python 完成机器学习和数据科学 az，使用 python 进行机器学习，完成机器学习和数据科学，机器学习，完成机器学习，数据科学 很难
想象我们的生活离不开机器学习。预测短信、电子邮件过滤以及虚拟个人助理（例如亚马逊的 Alexa 和 iPhone 的 Siri）都是基于机器学习算法和数学模型的技术。Python、机器学习、django、Python 编程、机器学习 Python、Python 初学者、数据科学
OAK Academy 的 Python 讲师专注于从软件开发到数据分析的各个方面，并以对各个级别的学生进行有效、友好的指导而闻名。
无论您从事机器学习或金融工作，还是从事网络开发或数据科学职业，Python 都是您可以学习的最重要的技能之一。Python 的简单语法特别适合桌面、Web 和业务应用程序。Python的设计理念强调可读性和可用性。Python 的开发前提是应该只有一种方法（最好是一种明显的方法）来做事，这种哲学导致了严格的代码标准化。核心编程语言相当小，标准库也很大。事实上，Python 的大型库是其最大的好处之一，为程序员提供了适合许多不同任务的各种不同工具。

您知道到 2026 年数据科学需求将创造 1150 万个就业机会吗？

您知道数据科学职业的平均薪资为100.000 美元 吗！

数据科学职业正在塑造未来

从政府安全到约会应用程序，几乎每个领域都需要数据科学专家。数以百万计的企业和政府部门依靠大数据来取得成功并更好地为客户服务。因此，数据科学职业的需求量很大。

• 如果您想学习雇主最要求的技能之一？
• 如果您对数据科学感到好奇，并希望通过Python开始进入数据世界的自学之旅？
• 如果您是一位经验丰富的开发人员并正在寻求数据科学领域的发展！

在所有情况下，您都来对地方了！

我们为您设计了“使用 Python 完成机器学习和数据科学 | AZ”是 Python 编程语言和机器学习的简单课程。

在课程中，你将会得到关于项目的接地气的讲解。通过本课程，您将逐步学习机器学习。我通过练习、挑战和大量现实生活中的例子让它变得简单又容易。

我们将打开数据科学和机器学习世界的大门，并将进一步深入。您将学习机器学习 AZ及其漂亮的库（例如Scikit Learn）的基础知识。

在整个课程中，我们将教您如何使用 Python 分析数据、创建漂亮的可视化效果以及使用强大的机器学习 Python 算法。

本机器学习课程适合所有人！

我的“机器学习与数据科学实践示例”适合所有人！如果您以前没有任何经验，也没有问题！本课程经过专业设计，可以教授从初学者到专业人士（作为复习）的每个人。

为什么我们在机器学习中使用 Python 编程语言？

Python 是一种通用、高级、多用途的编程语言。Python 最好的一点是，它支持当今的许多技术，包括 Twitter 的庞大库、数据挖掘、科学计算、设计、网站后端服务器、工程模拟、人工学习、增强现实等等！并且支持各类App开发。

你会学到什么？

在本课程中，我们将从头开始，通过示例一路走到“机器学习”的结尾。

每节课之前，都会有一个理论部分。学习完理论部分后，我们将通过实际例子来巩固该主题。

在课程中，您将学习以下主题：

• 什么是机器学习？
• 有关机器学习的更多信息
• 机器学习术语
• 评估指标
• 什么是分类与回归？
• 评估性能分类错误指标
• 评估性能回归误差指标
• 使用 Python 进行机器学习
• 监督学习
• 交叉验证和偏差方差权衡
• 使用 Matplotlib 和 seaborn 进行数据可视化
• 使用 SciKit Learn 进行机器学习
• 线性回归理论
• 逻辑回归理论
• 使用 Python 进行逻辑回归
• K最近邻算法理论
• Python 的 K 最近邻算法
• K 最近邻算法项目概述
• K最近邻算法项目解决方案
• 决策树和随机森林算法理论
• 使用 Python 的决策树和随机森林算法
• 决策树和随机森林算法项目概述
• 决策树和随机森林算法项目解决方案
• 支持向量机算法理论
• Python 支持向量机算法
• 支持向量机算法项目概述
• 支持向量机算法项目解决方案
• 无监督学习概述
• K均值聚类算法原理
• Python 的 K 均值聚类算法
• K Means 聚类算法项目概述
• K Means聚类算法项目解决方案
• 层次聚类算法理论
• Python 的层次聚类算法
• 主成分分析（PCA）理论
• 使用 Python 进行主成分分析 (PCA)
• 推荐系统算法原理
• Python 推荐系统算法
• 完整的机器学习
• Python机器学习
• 机器学习 az

通过我的最新课程，您将有机会了解最新动态并掌握一系列 Python 编程技能。我也很高兴地告诉您，我将随时支持您的学习并回答问题。

什么是机器学习？
机器学习描述了使用根据真实世界数据训练的模型进行预测的系统。例如，假设我们想要构建一个可以识别图片中是否有猫的系统。我们首先组装许多图片来训练我们的机器学习模型。在这个训练阶段，我们将图片以及它们是否包含猫的信息输入到模型中。在训练时，模型会学习图像中与猫最密切相关的模式。然后，该模型可以使用训练期间学到的模式来预测其输入的新图像是否包含猫。在这个特定的例子中，我们可能使用神经网络来学习这些模式，但机器学习可以比这简单得多。即使将一条线拟合到一组观察到的数据点，并使用该线做出新的预测，也算作机器学习模型。
机器学习有什么用？
如今，机器学习 az几乎已应用于各个领域。其中包括医疗诊断、面部识别、天气预报、图像处理等。在模式识别、预测和分析至关重要的任何情况下，机器学习都可以发挥作用。当机器学习应用于新行业和新领域时，通常是一种颠覆性技术。机器学习工程师可以找到新的方法来应用机器学习技术来优化和自动化现有流程。有了正确的数据，您就可以使用机器学习技术来识别极其复杂的模式并产生高度准确的预测。
机器学习需要编码吗？
无需编码即可使用机器学习数据科学，但构建新系统通常需要代码。例如，亚马逊的 Rekognition 服务允许您通过网络浏览器上传图像，然后该浏览器会识别图像中的对象。这使用预先训练的模型，无需编码。然而，开发机器学习系统需要编写一些Python代码来训练、调整和部署模型。很难避免编写代码来预处理输入模型的数据。机器学习从业者所做的大部分工作都涉及清理用于训练机器的数据。他们还执行“特征工程”来查找要使用的数据以及如何准备将其用于机器学习模型。AutoML 和 SageMaker 等工具可自动调整模型。通常只需几行代码就可以训练模型并从中进行预测

最适合机器学习的语言是什么？Python 是机器学习
中最常用的语言。编写机器学习系统的工程师经常同时使用 Jupyter Notebook 和 Python。Jupyter Notebooks 是一个 Web 应用程序，允许通过创建和共享包含实时代码、方程等的文档来进行实验。机器学习涉及反复试验，以确定哪些超参数和特征工程选择最有效。拥有Python等开发环境很有用，这样您就不需要在每次运行之前编译和打包代码。Python 并不是机器学习的唯一语言选择。Tensorflow 是一种用于开发神经网络的流行框架，并提供 C++ API。C#有一个完整的机器学习框架，称为 ML。网。Scala 或 Java 有时与 Apache Spark 一起使用来构建摄取海量数据集的机器学习系统。机器学习有哪些不同类型？机器学习通常分为有监督机器学习和无监督机器学习。在监督机器学习中，我们在标记数据上训练机器学习模型。例如，旨在检测垃圾邮件的算法可能会摄取数千个标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件地址。然后，经过训练的模型甚至可以从从未见过的数据中识别新的垃圾邮件。在无监督学习中，机器学习模型在非结构化数据中寻找模式。无监督学习的一种类型是聚类。在此示例中，模型可以通过研究剧本或演员阵容来识别类似的电影，然后将电影按类型分组。这个无监督模型没有经过训练来了解电影属于哪种类型。相反，它通过研究电影本身的属性来了解类型。里面有很多可用的技术。机器学习是一个好职业吗？机器学习Python是当今发展最快、最受欢迎的计算机科学职业之一。随着机器学习的不断成长和发展，您可以将机器学习应用到从运输和履行到医学的各种行业。机器学习工程师致力于创建能够更好地识别模式和解决问题的人工智能。机器学习学科经常涉及尖端的颠覆性技术。然而，因为它已经成为一种流行的职业选择，所以它也可以具有竞争力。有抱负的机器学习工程师可以通过认证、训练营、代码存储库提交和实践经验在竞争中脱颖而出。机器学习和人工智能有什么区别？

机器学习是更广泛的人工智能的一个较小的子集。人工智能描述了任何可以获取信息并做出决策的“智能机器”，而机器学习则描述了一种可以实现这一点的方法。通过机器学习，应用程序可以获取知识，而无需用户明确给出信息。这是迈向“真正的人工智能”的第一步和早期步骤之一，对于许多实际应用非常有用。在机器学习应用中，人工智能被输入一组信息。它从这些信息中学习期望什么和预测什么。但它仍然有局限性。机器学习工程师必须确保人工智能获得正确的信息，并能够使用其逻辑正确地分析该信息。
机器学习工程师应该掌握哪些技能？
一名Python机器学习工程师需要是一名非常有能力的程序员，对计算机科学、数学、数据科学和人工智能理论有深入的了解。机器学习工程师必须能够深入研究复杂的应用程序及其编程。与其他学科一样，也有入门级的机器学习工程师和具有高级专业知识的机器学习工程师。Python 和 R 是机器学习领域最流行的两种语言。
什么是蟒蛇？
机器学习Python是一种通用的、面向对象的高级编程语言。无论您从事人工智能或金融工作，还是从事网络开发或数据科学职业，Python 训练营都是您可以学习的最重要的技能之一。Python 的简单语法特别适合桌面、Web 和业务应用程序。Python的设计理念强调可读性和可用性。Python 的开发前提是应该只有一种方法（最好是一种明显的方法）来做事，这种哲学导致了严格的代码标准化。核心编程语言相当小，标准库也很大。事实上，Python 的大型库是其最大的好处之一，为程序员提供了适合各种任务的不同工具。
Python 与 R：有什么区别？
Python 和 R 是当今最流行的两种编程工具。在数据科学中选择 Python 和 R 时，您需要考虑您的具体需求。一方面，Python 对于初学者来说相对容易学习，适用于许多学科，具有严格的语法，可以帮助您成为更好的编码员，并且可以快速处理大型数据集。另一方面，R拥有超过10,000个数据操作包，能够轻松制作出版质量的图形，拥有卓越的统计建模能力，并且在学术界、医疗保健和金融领域得到更广泛的应用。
Python 是面向对象的，这意味着什么？
Python 是一种多范式语言，这意味着它支持多种数据分析编程方法。除了过程式和函数式编程风格之外，Python 还支持面向对象的编程风格。在面向对象编程中，开发人员通过在代表现实世界中的对象的代码中创建Python对象来完成编程项目。这些对象可以包含现实世界对象的数据和功能。要在 Python 中生成对象，您需要一个类。您可以将类视为模板。您创建模板一次，然后使用该模板创建所需数量的对象。Python 类具有表示数据的属性和添加功能的方法。代表汽车的类可能具有颜色、速度和座椅等属性以及驾驶、转向和停止等方法。
Python 有哪些限制？
Python 是一种广泛使用的通用编程语言，但它有一些局限性。由于机器学习中的 Python是一种解释型动态类型语言，因此与 C 等编译型静态类型语言相比，它的速度较慢。因此，当速度不那么重要时，Python 非常有用。Python 的动态类型系统也使其比其他一些编程语言使用更多的内存，因此它不适合内存密集型应用程序。运行Python代码的Python虚拟引擎是单线程运行的，这使得并发性成为该编程语言的另一个限制。尽管 Python 在某些类型的游戏开发中很流行，但其较高的内存和 CPU 使用率限制了其在高质量 3D 游戏开发中的使用。话虽这么说，计算机硬件越来越好，Python 的速度和内存限制变得越来越不重要。
Python是如何使用的？
Python 是一种通用编程语言，广泛应用于许多行业和平台。Python 的一种常见用途是脚本编写，这意味着在后台自动执行任务。Linux 操作系统附带的许多脚本都是 Python 脚本。Python 也是机器学习、数据分析、数据可视化和数据科学的流行语言，因为其简单的语法可以轻松快速构建实际应用程序。您可以使用 Python 创建桌面应用程序。许多开发人员使用它来编写 Linux 桌面应用程序，它也是 Web 和游戏开发的绝佳选择。Flask 和 Django 等 Python Web 框架是开发 Web 应用程序的热门选择。最近，Python 也通过 Kivy 第三方库被用作移动开发语言。
哪些工作使用Python？
Python 是一种流行语言，在许多行业和许多编程学科中都有使用。DevOps 工程师使用 Python 编写网站和服务器部署脚本。Web 开发人员使用 Python 构建 Web 应用程序，通常使用 Python 流行的 Web 框架之一，例如 Flask 或 Django。数据科学家和数据分析师使用 Python 构建机器学习模型、生成数据可视化并分析大数据。财务顾问和 Quant（定量分析师）使用 Python 来预测市场和管理资金。数据记者使用 Python 来整理信息并创作故事。机器学习工程师使用Python来开发神经网络和人工智能系统。
我如何自学Python？
Python 具有简单的语法，使其成为初学者学习的优秀编程语言。要自学Python，首先必须熟悉语法。但你只需要了解一点 Python 语法就可以开始编写真正的代码；剩下的你会一边走一边捡起来。根据使用目的，您可以找到一本好的 Python 教程、书籍或课程，通过构建适合您目标的完整应用程序来教您编程语言。如果你想开发游戏，那就学习Python游戏开发。如果您要构建 Web 应用程序，您也可以找到许多可以教您这一点的课程。如果您想自学 Python，Udemy 的在线课程是一个很好的起点。

什么是数据科学？

我们拥有比以往更多的数据。但仅靠数据并不能告诉我们很多关于我们周围世界的信息。我们需要解释信息并发现隐藏的模式。这就是数据科学的用武之地。数据科学使用算法来理解原始数据。数据科学与传统数据分析的主要区别在于它注重预测。数据科学致力于寻找数据中的模式并使用这些模式来预测未来的数据。它利用机器学习来处理大量数据、发现模式并预测趋势。数据科学包括准备、分析和处理数据。它借鉴了许多科学领域，作为一门科学，它通过创建新算法来分析数据和验证当前​​方法而取得进步。

数据科学家做什么的？

数据科学家使用机器学习来发现大量原始​​数据中隐藏的模式，以揭示实际问题。这需要几个步骤。首先，他们必须确定一个合适的问题。接下来，他们确定需要哪些数据来解决这种情况，并找出如何获取数据。一旦他们获得了数据，他们就需要清理数据。数据的格式可能不正确，可能包含其他不必要的数据，可能缺少条目，或者某些数据可能不正确。因此，数据科学家在分析数据之前必须确保数据是干净的。为了分析数据，他们使用机器学习技术来构建模型。一旦他们创建了模型，他们就会进行测试、完善，最后将其投入生产。

数据科学最流行的编码语言是什么？

Python 是数据科学领域最流行的编程语言。它是一种通用语言，有很多可用的库。它也是一种很好的初学者语言。R也很流行；然而，它更复杂并且是为统计分析而设计的。如果您想专门从事统计分析，这可能是一个不错的选择。您将需要了解 Python 或 R 和 SQL。SQL是一种为关系数据库设计的查询语言。数据科学家处理大量数据，并将大量数据存储在关系数据库中。这些是三种最常用的编程语言。其他语言如 Java、C++、JavaScript 和 Scala 也被使用，尽管使用较少。如果您已经具备这些语言的背景，则可以探索这些语言中可用的工具。但是，如果您已经了解另一种编程语言，您可能能够很快学会 Python。

成为一名数据科学家需要多长时间？

当然，这个答案各不相同。你花在学习新技能上的时间越多，你学得就越快。这也取决于您的出发地点。如果你已经在数学和统计学方面有了坚实的基础，那么你需要学习的东西就会更少。如果你没有统计学或高等数学背景，你仍然可以成为一名数据科学家；只是需要更长的时间。数据科学需要终身学习，所以你永远不会真正完成学习。更好的问题可能是“我如何衡量我是否有足够的知识来成为一名数据科学家？” 挑战自己，使用开放数据完成数据科学项目。你练习得越多，你就会学到越多，你就会变得更加自信。一旦您拥有了几个可以作为数据科学家技能的良好示例的项目，您就可以进入该领域了。

我如何自学数据科学？

只要您保持专注和积极性，就可以自学数据科学。幸运的是，有很多在线课程和训练营可用。首先确定您对数据科学感兴趣的是什么。如果您倾向于可视化，请开始学习它们。从让你兴奋的事情开始会激励你迈出第一步。如果您不确定要从哪里开始，请尝试从学习 Python 开始。这是对编程语言的精彩介绍，对于数据科学家来说非常有用。首先学习有关您选择的主题的教程或 Udemy 课程。一旦您建立了自己感兴趣的技能基础，与该领域的人交谈会有所帮助。了解雇主正在寻找哪些技能并继续学习这些技能。自学时，设定实际的学习目标可以让你保持动力。

数据科学需要编码吗？

对此，目前尚无定论。有些人认为，即使不知道如何编码也可以成为数据科学家，但其他人则不同意。该领域已经开发和优化了许多算法。您可能会说，理解如何使用算法比如何自己编写算法更重要。随着该领域的发展，越来越多的平台可以实现大部分流程的自动化。然而，就目前情况而言，雇主主要寻找会编码的人，而你需要基本的编程技能。数据科学家的角色正在不断发展，因此未来可能不会如此。最好的建议是找到适合您技能的道路。

数据科学家应该掌握哪些技能？

数据科学家需要很多技能。他们需要对统计分析和数学有深入的了解，这是数据科学的重要支柱。充分理解这些概念将有助于您理解数据科学的基本前提。熟悉机器学习也很重要。机器学习是在大型数据集中查找模式的宝贵工具。为了管理大型数据集，数据科学家必须熟悉数据库。结构化查询语言（SQL）是数据科学家必备的技能。然而，非关系数据库 (NoSQL) 越来越受欢迎，因此更好地了解数据库结构是有益的。数据科学中占主导地位的编程语言是 Python，尽管 R 也很流行。至少具备其中一种语言的基础是一个很好的起点。最后，为了传达研究结果，数据科学家需要可视化知识。数据可视化使他们能够以可访问的方式共享复杂的数据。

数据科学是个好职业吗？

对数据科学家的需求正在增长。我们不仅有数据科学家，还有数据科学家。我们有数据工程师、数据管理员和分析经理。这些工作通常报酬也不错。这可能会让您想知道这对您来说是否是一个有前途的职业。更好地了解数据科学家所做的工作类型可以帮助您了解这是否适合您。首先，你必须进行分析性思考。数据科学是通过数据更深入地理解信息。您是否对信息进行事实核查并喜欢深入研究统计数据？尽管实际工作可能相当技术性，但研究结果仍然需要传达。您能否向没有技术背景的人解释复杂的发现？许多数据科学家在跨职能团队中工作，必须与背景截然不同的人分享他们的结果。如果这听起来是一个很棒的工作环境，那么这对你来说可能是一个有前途的职业。

Python 是面向对象的，这意味着什么？

Python 是一种多范式语言，这意味着它支持多种编程方法。除了过程式和函数式编程风格之外，Python 还支持面向对象的编程风格。在面向对象编程中，开发人员通过在代表现实世界中的对象的代码中创建Python对象来完成编程项目。这些对象可以包含现实世界对象的数据和功能。要在 Python 中生成对象，您需要一个类。您可以将类视为模板。您创建模板一次，然后使用该模板创建所需数量的对象。Python 类具有表示数据的属性和添加功能的方法。代表汽车的类可能具有颜色、速度和座椅等属性以及驾驶、转向和停止等方法。将数据与对象中的功能相结合的概念称为封装，这是面向对象编程范式中的核心概念。

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