Podstawy uczenia maszynowego – biblioteka pandas

499,00 

Kurs w przygotowaniu – będzie dostępny w IV kwartale 2021 

Kurs ma na celu wprowadzić do tematyki sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz dać możliwość zapoznania się z podstawowymi, niezbędnymi do tego narzędziami. Zawiera zadania dotyczące przechowywania, modyfikowania oraz wizualizacji danych, które następnie będą wykorzystane w dalszym procesie uczenia.

W przygotowaniu

Opis

Kurs w liczbach:

  • Liczba zadań praktycznych w kursie: 27 zadań
  • Liczba minut materiału video:
  • Liczba stron materiałów pdf:
  • Poziom trudności: Średniozaawansowany 
  • Szacowany czas uczenia kursu: 20h

Co uzyskujesz w ramach kursu: 

  • Dostęp do środowiska programistycznego w przeglądarce wraz z systemem automatycznego testowania programów przez 12 miesięcy od zakupu kursu 
  • Nielimitowany dostęp do materiałów video prezentujących sposób rozwiązania zadania wraz z omówieniem 
  • Nielimitowany dostęp do materiałów teoretycznych pdf wprowadzających w tematykę zadań praktycznych 
  • Nielimitowany dostęp do testowych programów w ramach wykonywanych zadań na platformie  
  • Imienny certyfikat ukończenia kursu (warunek wykonania poprawnie min. 85% zadań przewidzianych w kursie) 

Zawartość kursu:

  1. Biblioteka Pandas
    • Tworzenie obiektu DataFrame
    • Dodawanie serii do obiektu DataFrame
    • Wczytywanie danych typu CSV
    • Operacje na wierszach
    • Operacje na kolumnach
    • Modyfikacja nagłówków i transpozycja
    • Wczytywanie danych typu XLS
    • Modyfikacja formatu daty
  2. Wstępne przetwarzanie danych – Preprocesing
    • Wczytanie danych z pliku CSV
    • Wczytywanie danych bez nagłówka
    • Uzupełnianie brakujących danych (metoda „Most Frequent”)
    • Uzupełnianie brakujących danych (metoda średniej)
    • Uzupełnianie brakujących danych (metody Bfill i Ffill)
    • Usuwanie pustych wartości
    • Label Encoder
    • MinMaxScaler
    • StandardScaler
  3. Wizualizacja danych 
    • Narysowanie wykresu funkcji liniowej
    • Narysowanie wykresu na podstawie wczytanych danych
    • Narysowanie subplotów
    • Znalezienie minium datasetu
    • Wylicznie średniej datasetu
    • Znalezienie maksimum datasetu
    • Wyliczenie standardowego odchylenia
    • Wylicznie kwartyli
    • Wizualizacja datasetu irys
    • Wykres na podstawie datasetu

Dodatkowe informacje

Labs

Labs