Data Science с нуля: Полное руководство для начинающих

Реклама. ООО «ЛитРес», ИНН: 7719571260.
Оглавление
Группа авторов. Data Science с нуля: Полное руководство для начинающих
Введение
Зачем изучать Data Science
Кто может стать специалистом в Data Science
Основы Data Science
Понимание данных
Типы данных и их источники
Основы статистики и вероятности
Введение в программирование на Python
Рабочая среда и инструменты
Обзор инструментов Data Science
Установка и настройка Python
Использование Jupyter Notebook
Предобработка данных
Сбор данных
Очистка и организация
Работа с пропущенными значениями
Анализ данных
Визуализация данных
Использование библиотек Matplotlib и Seaborn
Описание и интерпретация данных
Машинное обучение
Основы машинного обучения
Типы алгоритмов
Моделирование и оценка моделей
Регрессия и классификация
Линейная регрессия
Логистическая регрессия
Основы классификации
Кластеризация и уменьшение размерности
Методы кластеризации
K-means и иерархическая кластеризация
Основы уменьшения размерности
Работа с большими данными
Введение в большие данные
Технологии хранения и обработки
Облачные решения для данных
Практические примеры и проекты
Решение реальных задач с помощью Data Science
Как создавать и развивать свои проекты
Работа в команде и коллаборация
Этика и проблемы конфиденциальности
Этические вопросы в Data Science
Законы и правила обработки данных
Защита персональных данных
Заключение
Подведение итогов изучения Data Science
Следующие шаги в обучении
Ресурсы и дополнительные материалы для углубленного изучения