本课程是对数据科学和机器学习基础知识的生动实践性介绍

数据科学和机器学习正在大规模发展。无论你观察社会、万维网还是技术，都能发现数据科学和机器学习算法在幕后分析并优化我们生活、商业和社会的各个方面。数据科学和机器学习与人工智能的结合是目前最热门、发展最快的领域之一。

这门课程将教你数据科学和机器学习的基础知识。本课程拥有独家内容，无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，都能让你学到许多新东西，并致力于成为教育和价值方面最好的 Udemy 课程之一。

你将学习

• 使用监督学习进行机器学习模型的回归和预测 。本课程拥有 Udemy 上最完整、最基础的高级回归分析内容包，包含实用理论、动手实践，以及用于模型构建、特征选择和人工智能的自动机器学习算法。你将学习从线性回归模型到高级多元多项式回归模型的各类模型。

• 使用监督学习进行机器学习模型的分类 。您将学习分类过程、分类理论以及可视化，以及一些有用的分类器模型，包括非常强大的随机森林分类器集成和投票分类器集成。

• 使用机器学习模型进行无监督学习的聚类分析 。在本课程这一部分，你将学习无监督学习、聚类理论、人工智能、探索性数据分析，以及从层次聚类模型到基于密度的聚类模型的七种有用的机器学习聚类算法。

• 数据科学与机器学习的基础知识 。本课程为数据科学与机器学习工作或学习提供了非常坚实的基础和知识体系。

• 高级人工智能预测模型和自动模型创建 。这门视频课程包括教授使用非常强大的算法进行自动模型创建的视频。

• 高级文本挖掘和自动化 。你将学习挖掘文本数据以及文本与情感挖掘的基础知识，例如分词、文本数据准备、拼写检查、词元化、词干提取和文本数据的分类。

• 掌握用于数据处理的 Python.

• 掌握用于数据处理的 Pandas.

本课程包括

• 一套全面且易于理解的用于掌握数据处理 Python 和 Pandas 的教学资料 ，无论您是否有编程、表格软件、Python、Pandas、数据科学或机器学习的前置知识，都能学习本课程内容。

• 学习使用 云计算： 使用 Anaconda Cloud Notebook（基于云的 Jupyter Notebook）。学习使用云计算资源

• 一个可选的易于遵循的下载、安装和设置 Anaconda Distribution 的指南 ，使任何人都能创建一个本地 Python 数据科学和机器学习环境。

• 将教你许多新内容 ，无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家。

• 大量独特的內容集合 ，并将教你许多只有通过这门 Udemy 课程才能学到的新东西。

• 一套完整的专家级课程 ，涵盖数据科学与机器学习。

• 基于一个经过验证的专业学习框架构建的课程结构。

• 紧凑的课程结构 ，不浪费任何时间。

这门课程适合你吗？

• 这门课程适合你，无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家。

• 这门课程适合你，无论你是否有教育背景，还是拥有博士学位并经验丰富。

课程要求

• 加减乘除四种计数方法

• 具备基本的日常使用 Windows、Linux、Mac OS 或类似操作系统的经验

完成本课程后，你将拥有

• 关于数据科学和机器学习的理论、算法、方法、最佳实践和任务的知识。

• 对数据科学和机器学习的深入实践知识，并知道如何完成常见的数据科学和机器学习任务。

• 自信处理常见数据科学和机器学习任务的能力。

• 掌握用于数据处理的 Python 知识。

• 掌握用于数据处理的 Pandas 知识。

• 掌握 Scikit-learn、Stats models、Matplotlib、Seaborn 以及其他许多 Python 库的知识和实践操作能力。

• 对回归预测、分类和聚类分析有详细而深入的专业知识。

• 对人工智能预测模型和自动模型创建的高级知识。

• 对文本挖掘、文本挖掘任务和情感挖掘的高级知识。