La prima cosa che devi fare prima di risolvere un problema è definire esattamente di cosa si tratta. Devi essere in grado di tradurre le domande sui dati in qualcosa di fruibile. Prima di iniziare a pensare alle soluzioni, ti consigliamo di lavorare con loro per definire chiaramente Cosa c'è di diverso dai segmenti che stanno andando bene e quelli che stanno andando al di sotto delle di clienti hanno acquistato meno del previsto.

laurea in scienza dei dati o in un campo correlato, ma ci sono altri modi per apprendere le abilità di addestramento, di qualunque tipo in questo caso la scienza dei dati. I bootcamp solitamente come durata minima partono dalle 20-24 settimane di formazione. ) Non ti va di di denaro e tempo che preferisci dedicare alla tua istruzione. Sono disponibili diplomi di laurea quadriennali in scienze dei dati e bootcamp di tre mesi.

La gestione dei dati mancanti è molto importante poiché molti algoritmi di apprendimento automatico non La mancanza di valori nel set di dati può causare errori e prestazioni scadenti con alcuni algoritmi di apprendimento automatico. Ecco l'elenco dei valori mancanti comuni che puoi trovare nel tuo set di dati. N / A nullo Vuoto ?

Spiegazione e Implementazione Algortimo Naive Bayes È una tecnica di classificazione basata sul teorema di Bayes con un'assunzione di indipendenza tra predittori. in una classe non sia correlata alla presenza di qualsiasi altra caratteristica. Ad esempio, un frutto può essere considerato una mela se è rosso, rotondo e di circa 3 pollici di diametro Programma un modello di classificazione Naive Bayes in Python:

Spiegazione e Implementazione Algoritmi di riduzione della dimensionalità Negli ultimi 4-5 anni, c'è Le aziende/ le agenzie governative/ le organizzazioni di ricerca non solo stanno arrivando con nuove , la cronologia di scansione del web, ciò che gli piace o non gli piace, la cronologia degli acquisti , rapporto di valori mancanti e altri. Implementiamo un Algoritmo di riduzione della dimensionalità sui dei dati e vediamo le differenze

In questo tutorial torneremo alla matematica e alle statistiche di studio e come calcolare numeri importanti in base a set di dati. Impareremo anche come utilizzare vari moduli Python per ottenere le risposte di cui abbiamo bisogno. E impareremo a creare funzioni in grado di prevedere il risultato in base a ciò che abbiamo appreso.

Gli RNN hanno connessioni che formano cicli diretti, che consentono alle uscite dell'LSTM di essere alimentate Gli RNN sono comunemente usati per sottotitoli di immagini, analisi di serie temporali, elaborazione Gli RNN possono elaborare input di qualsiasi lunghezza. Ecco un esempio di come funziona la funzione di completamento automatico di Google: 4.

L'industria energetica dispone di dati con cui lavorare. correttamente, i data scientist data hanno il potenziale per aiutare il settore: Scopri nuove fonti di l'efficienza e la produttività Prevedi e ferma gli incidenti prima che accadano Evita interruzioni di corrente Modelli di consumo degli indicatori Abbina l'offerta alla domanda Pianificare una migliore manutenzione e riparazione Questi sono solo alcuni punti dove sicuramente ci sarà bisogno di Team di

dei dati, ma le differenze principali sono che gli scienziati dei dati in genere utilizzano linguaggi di È importante notare che alcuni analisti avanzati possono utilizzare linguaggi di programmazione o avere Per comprendere meglio le differenze tra analisti di dati e scienziati di dati, ecco alcune delle abilità lavorative comuni di analisti di dati e scienziati di dati.

Algoritmo Regressione lineare Viene utilizzato per stimare i valori reali (costo delle case, numero di Questa linea di miglior adattamento è nota come linea di regressione ed è rappresentata da un'equazione Diciamo che chiedi a un bambino di quinta elementare di sistemare le persone nella sua classe aumentando l'ordine di peso, senza chiedere loro il peso! visivamente) l'altezza e la corporatura delle persone e le disporrebbe utilizzando una combinazione di

Questo tipo di Apprendimento è molto diverso dal tipo di apprendimento visto precedentemente, anche se Al principio di questo Apprendimento abbiamo un Agente, ossia un algoritmo che riceve in input lo stato ora un esempio: Immaginiamo che il nostro Agente sia un topolino e immaginiamo si trovi all'interno di un labirinto ( Ambiente ) con l'obiettivo di arrivare ad una carota ( Target ). Il nostro Agente è in grado di muoversi all'interno dell'ambiente quindi é in grado di compiere delle

Questa è una buona opzione per la gestione di colonne/funzioni categoriali . # Sostituisci i valori nulli con la media delle colonne di appartenenza data['column_name'].fillna(data['column_name'].value_counts ().idxmax(). inplace=True) Qui utilizziamo il metodo value_counts() di panda per contare l'occorrenza di ciascun valore univoco nella colonna e quindi riempire il valore mancante con il valore più comune

selezionare le caratteristiche indipendenti che hanno la relazione più forte con la caratteristica di destinazione nel set di dati. La libreria Scikit -learn fornisce la classe SelectKBest che può essere usata con una suite di diversi test statistici per selezionare un numero specifico di funzionalità. utilizziamo la classe SelectKBest con il test chi-squired per trovare la funzionalità migliore per il set di

Julia è un altro linguaggio di programmazione di alto livello ed è stato progettato per l'analisi numerica Ha una gamma molto ampia di usi come la programmazione web sia per il front-end che per il back-end. Julia è in grado di essere incorporata nei programmi utilizzando la sua API, supportando la metaprogrammazione Julia fornisce lo sviluppo rapido di Python o R mentre produce programmi che funzionano alla stessa velocità

Gli autoencoder sono un tipo specifico di rete neurale feedforward in cui l'input e l'output sono identici Geoffrey Hinton ha progettato autoencoder negli anni '80 per risolvere problemi di apprendimento senza Sono reti neurali addestrate che replicano i dati dal livello di input al livello di output. Quindi tentano di ricostruire l'input originale nel modo più accurato possibile. Quando l'immagine di una cifra non è chiaramente visibile, viene alimentata da una rete neurale di codifica