[Udemy] DataSience от А до Я - Настроящая обработка данных с упраженениями
Описание
Содержание
Скрытое содержимое.
[Udemy] DataSience от А до Я - Реальные задачи по обработке данных
Data Science A-Z™: Real-Life Data Science Exercises
Data Science A-Z™: Real-Life Data Science Exercises
Описание
Extremely Hands-On... Incredibly Practical... Unbelievably Real! This is not one of those fluffy classes where everything works out just the way it should and your training is smooth sailing. This course throws you into the deep end. In this course you WILL experience firsthand all of the PAIN a Data Scientist goes through on a daily basis. Corrupt data, anomalies, irregularities - you name it! This course will give you a full overview of the Data Science journey. Upon completing this course you will know:
Or you can do the whole course and set yourself up for an incredible career in Data Science. The choice is yours. Join the class and start learning today! See you inside, Sincerely, Kirill Eremenko
To sum up, I am absolutely and utterly passionate about both Data Science and Forex Trading and I am looking forward to sharing my passion and knowledge with you! Hi there, We are the SuperDataScience team. You will find us in the Data Science courses taught by Kirill Eremenko - we are here to help you out with any questions and make sure your journey through the courses is always smooth sailing! The best way to get in touch is to post a discussion in the Q&A of the course you are taking. In most cases we will respond within 24 hours. We're passionate about helping you enjoy the courses! See you in class, Sincerely, The Real People at SuperDataScience | Чрезвычайно Практический... Невероятно Практично... Невероятно Реальные! Это не один из тех, пушистый классы, где все работает только так и надо и тренировки гладко. Этот курс погрузит вас в глубокий конец. В этом, конечно, вы испытаете всю боль ученым данные проходят через на ежедневной основе. Поврежденные данные, аномалии, нарушения - вы называете это! Этот курс даст Вам полный обзор научных данных путешествии. После завершения этого курса Вы будете знать: \
\
Или вы можете сделать весь курс и настроить себя на невероятную карьеру в науке данных. Выбор за вами. Присоединиться к классу и начать обучение уже сегодня! Увидимся внутри, С уважением, Еременко Кирилл \
Подводя итог, я абсолютно и совершенно увлечены как данные науки и Форекс, и я с нетерпением жду, чтобы поделиться своей страстью и знаниями с вами! Привет там, Мы SuperDataScience команда. Вы найдете нас в науке данных и nbsp;преподаваемые дисциплины и nbsp;Еременко Кирилл - мы здесь, чтобы помочь Вам с любыми вопросами и убедитесь, что ваш путь через курсы всегда гладко! Лучший способ войти в контакт, чтобы после обсуждения в Q&амп;a из курса Вы принимаете. В большинстве случаев мы ответим Вам в течение 24 часов. Мы увлечены помогая Вам посетить курсы! Увидимся в классе, С уважением, Реальные люди в SuperDataScience |
Содержание
Curriculum Блок 1: Get Excited Урок 1 - Welcome to Data Science A-Z™ [04:41] Блок 2: What is Data Science? Урок 2 - Intro (what you will learn in this section) [00:44] Урок 3 - Profession of the future [06:58] Урок 4 - Areas of Data Science [05:58] Урок 5 - IMPORTANT: Course Pathways [05:52] Урок 6 - BONUS: Inspiring Data Science Interview [00:38] Блок 3: --------------------------- Part 1: Visualisation --------------------------- Урок 7 - Welcome to Part 1 [01:57] Блок 4: Introduction to Tableau Урок 8 - Intro (what you will learn in this section) [00:28] Урок 9 - Installing Tableau Desktop and Tableau Public (FREE) [06:08] Урок 10 - Challenge description + view data in file [02:32] Урок 11 - Connecting Tableau to a Data file - CSV file [05:17] Урок 12 - Navigating Tableau - Measures and Dimensions [08:42] Урок 13 - Creating a calculated field [06:14] Урок 14 - Adding colours [07:37] Урок 15 - Adding labels and formatting [11:00] Урок 16 - Exporting your worksheet [07:40] Урок 17 - Блок Recap [03:34] Блок 5: How to use Tableau for Data Mining Урок 18 - Intro (what you will learn in this section) [00:44] Урок 19 - Get the Dataset + Project Overview [07:12] Урок 20 - Connecting Tableau to an Excel File [03:56] Урок 21 - How to visualise an ad-hoc A-B test in Tableau [06:29] Урок 22 - Working with Aliases [04:05] Урок 23 - Adding a Reference Line [04:53] Урок 24 - Looking for anomalies [08:35] Урок 25 - Handy trick to validate your approach / data [09:13] Урок 26 - Блок Recap [05:04] Блок 6: Advanced Data Mining With Tableau Урок 27 - Intro (what you will learn in this section) [00:44] Урок 28 - Creating bins & Visualizing distributions [09:55] Урок 29 - Creating a classification test for a numeric variable [04:25] Урок 30 - Combining two charts and working with them in Tableau [08:31] Урок 31 - Validating Tableau Data Mining with a Chi-Squared test [10:29] Урок 32 - Chi-Squared test when there is more than 2 categories [08:15] Урок 33 - Visualising Balance and Estimated Salary distribution [11:04] Урок 34 - Bonus: Chi-Squared Test (Stats Tutorial) [19:12] Урок 35 - Bonus: Chi-Squared Test Part 2 (Stats Tutorial) [09:10] Урок 36 - Блок Recap [05:44] Урок 37 - Part Completed [01:38] Блок 7: --------------------------- Part 2: Modelling --------------------------- Урок 38 - Welcome to Part 2 [03:54] Блок 8: Stats Refresher Урок 39 - Intro (what you will learn in this section) [00:29] Урок 40 - Types of variables: Categorical vs Numeric [05:26] Урок 41 - Types of regressions [08:09] Урок 42 - Ordinary Least Squares [03:11] Урок 43 - R-squared [05:11] Урок 44 - Adjusted R-squared [09:56] Блок 9: Simple Linear Regression Урок 45 - Intro (what you will learn in this section) [00:37] Урок 46 - Introduction to Gretl [02:34] Урок 47 - Get the dataset [04:03] Урок 48 - Import data and run descriptive statistics [04:25] Урок 49 - Reading Linear Regression Output [06:48] Урок 50 - Plotting and analysing the graph [04:22] Блок 10: Multiple Linear Regression Урок 51 - Intro (what you will learn in this section) [01:15] Урок 52 - Caveat: assumptions of a linear regression [01:47] Урок 53 - Get the dataset [04:12] Урок 54 - Dummy Variables [08:05] Урок 55 - Dummy Variable Trap [02:10] Урок 56 - Ways to build a model: BACKWARD, FORWARD, STEPWISE [15:41] Урок 57 - Backward Elimination - Practice time [16:08] Урок 58 - Using Adjusted R-squared to create Robust models [10:17] Урок 59 - Interpreting coefficients of MLR [12:47] Урок 60 - Блок Recap [04:15] Блок 11: Logistic Regression Урок 61 - Intro (what you will learn in this section) [01:34] Урок 62 - Get the dataset [04:13] Урок 63 - Binary outcome: Yes/No-Type Business Problems [09:09] Урок 64 - Logistic regression intuition [17:03] Урок 65 - Your first logistic regression [08:04] Урок 66 - False Positives and False Negatives [08:01] Урок 67 - Confusion Matrix [04:57] Урок 68 - Interpreting coefficients of a logistic regression [10:03] Блок 12: Building a robust geodemographic segmentation model Урок 69 - Intro (what you will learn in this section) [01:01] Урок 70 - Get the dataset [07:32] Урок 71 - What is geo-demographic segmenation? [05:05] Урок 72 - Let's build the model - first iteration [08:26] Урок 73 - Let's build the model - backward elimination: STEP-BY-STEP [11:11] Урок 74 - Transforming independent variables [10:09] Урок 75 - Creating derived variables [06:09] Урок 76 - Checking for multicollinearity using VIF [08:11] Урок 77 - Correlation Matrix and Multicollinearity Intuition [08:20] Урок 78 - Model is Ready and Блок Recap [06:27] Блок 13: Assessing your model Урок 79 - Intro (what you will learn in this section) [00:37] Урок 80 - Accuracy paradox [02:11] Урок 81 - Cumulative Accuracy Profile (CAP) [11:16] Урок 82 - How to build a CAP curve in Excel [14:47] Урок 83 - Assessing your model using the CAP curve [07:11] Урок 84 - Get my CAP curve template [06:20] Урок 85 - How to use test data to prevent overfitting your model [03:34] Урок 86 - Applying the model to test data [08:09] Full Curriculum | Учебный план Блок 1: Горячиться Урок 1 - Добро пожаловать в науку о данных а-Z™ [04:41] Блок 2: Что такое наука о данных? Урок 2 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:44] Урок 3 - Профессия будущего [06:58] Урок 4 - направления научных данных [05:58] Урок 5 - важно: тропа курс [05:52] Урок 6 - бонус: вдохновляющее данные науки интервью [00:38] Блок 3: --------------------------- Часть 1: Визуализация --------------------------- Урок 7 - Добро пожаловать в Часть 1 [01:57] Блок 4: Введение в tableau Урок 8 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:28] Урок 9 - Установка табло настольных и общественных доски (бесплатно) [06:08] Урок 10 - вызов описание + просмотр данных в файл [02:32] Урок 11 - Подключение таблицы в файл данных - файл CSV [05:17] Урок 12 - навигационные таблицы мер и размеры [08:42] Урок 13 - создание вычисляемого поля [06:14] Урок 14 - Добавление цветов [07:37] Урок 15 - Добавление меток и форматирование [11:00] Урок 16 - экспортеров лист [07:40] Урок 17 - Блок Повторение [03:34] Блок 5: Как использовать таблицы для анализа данных Урок 18 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:44] Урок 19 - получить набор данных + Обзор проекта [07:12] Урок 20 - Подключение таблицы в файл Excel [03:56] Урок 21 - как визуализировать специальной А-Б тестирование в tableau [06:29] Урок 22 - Работа с псевдонимами [04:05] Урок 23 - Добавление опорной линии [04:53] Урок 24 - Ищу аномалии [08:35] Урок 25 - удобный трюк, чтобы проверить свой подход / данных [09:13] Урок 26 - Блок Повторение [05:04] Блок 6: Расширенный Интеллектуальный Анализ Данных С Таблицы Урок 27 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:44] Урок 28 - создание ячеек распределений & визуализации [09:55] Урок 29 - создание тестовой классификации для числовой переменной [04:25] Урок 30 - совмещение двух графиков и работы с ними в tableau [08:31] Урок 31 - проверка данных таблицы добычи с помощью теста Хи-квадрат [10:29] Урок 32 - тест Хи-квадрат при наличии более чем 2 категории [08:15] Урок 33 - Отображение баланса и примерное распределение заработной платы [11:04] Урок 34 - Бонус: Тест Хи-Квадрат Статистики (Учебник) [19:12] Урок 35 - Бонус: Хи-Квадрат Тест, Часть 2 (Статистика Учебник) [09:10] Урок 36 - Блок Повторение [05:44] Урок 37 Часть Завершена [01:38] Блок 7: --------------------------- Часть 2: Моделирование --------------------------- Урок 38 - Добро пожаловать в Часть 2 [03:54] Блок 8: Статистика Повышения Квалификации Урок 39 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:29] Урок 40 - типы переменных: категорический против числовые [05:26] Урок 41 - типы регрессий [08:09] Урок 42 - Обычным Методом Наименьших Квадратов [03:11] Урок 43 - R-квадрат [05:11] Урок 44 - Скорректированный R-квадрат [09:56] Блок 9: Простая Линейная Регрессия Урок 45 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:37] Урок 46 - Введение в Гретель [02:34] Урок 47 - получить набор данных [04:03] Урок 48 - Импорт данных и описательной статистики [04:25] Урок 49 - Значение Выходная Линейная Регрессия [06:48] Урок 50 - построение и анализ графика [04:22] Блок 10: Множественная Линейная Регрессия Урок 51 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [01:15] Урок 52 - предостережение: предположения о линейной регрессии [01:47] Урок 53 - получить набор данных [04:12] Урок 54 - Фиктивные Переменные [08:05] Урок 55 - Переменная Капкан [02:10] Урок 56 - способы создания модели: назад, вперед, ступенчато [15:41] Урок 57 - исключение практикой [16:08] Урок 58 - используя Скорректированный R-квадрат для создания надежных моделей [10:17] Урок 59 - интерпретация коэффициентов линейной регрессии [12:47] Урок 60 - Блок Повторение [04:15] Блок 11: Логистическая Регрессия Урок 61 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [01:34] Урок 62 - получить набор данных [04:13] Урок 63 - бинарный исход: Да/Нет-Тип бизнес-проблемы [09:09] Урок 64 - логистическая регрессия интуиции [17:03] Урок 65 - первая логистическая регрессия [08:04] Урок 66 - ложноположительных и ложноотрицательных результатов [08:01] Урок 67 - Матрица Неточностей [04:57] Урок 68 - интерпретация коэффициентов логистической регрессии [10:03] Блок 12: построение надежной модели геодемографическая сегментация Урок 69 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [01:01] Урок 70 - получить набор данных [07:32] Урок 71 - что такое гео-демографические segmenation? [05:05] Урок 72 - давайте построим модель первой итерации [08:26] Урок 73 - давайте построим модель - исключение: шаг за шагом [11:11] Урок 74 - преобразование независимых переменных [10:09] Урок 75 - создание производных переменных [06:09] Урок 76 - проверка на мультиколлинеарность с помощью ВИФ [08:11] Урок 77 - Корреляционная Матрица и Мультиколлинеарности интуиция [08:20] Урок 78 - модель готова и Блок Повторение [06:27] Блок 13: Оценка модели Урок 79 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:37] Урок 80 - парадокс точность [02:11] Урок 81 - совокупная точность профиля (крышка) [11:16] Урок 82 - Как построить кривую шапку в Excel [14:47] Урок 83 - оценки модели с использованием кривая крышка [07:11] Урок 84 - сделать мой шаблон Кривой крышки [06:20] Урок 85 - как использовать тестовые данные, чтобы избежать переобучения модели [03:34] Урок 86 - применение модели на тестовых данных [08:09] Полный Курс Обучения |
Скрытое содержимое.