DS and ML using Python and R - Course Introduction
Complete course available at Udemy:
https://www.udemy.com/course/machine-learning-and-data-science-using-python-r/?referralCode=750D5020501966DCDC9E
A Very Structured and Comprehensive 11 hours Course
Course Curriculum-
Introduction to Python and Why we use Python
Downloading Python files and configuring Spyder in local system
Types of objects in python - int, float, str, list, tuple, set, dictionary, panda series, data frames etc.
Concept of memory location an packages
Indexing a tuple, list, set, dictionary
Coercion of object in Python
List comprehension and Set functions
Operators in Python - Membership, Logical, and/or operators. Business Case Study on Operators
Conditional statements - If else condition with a Business Case Study.
Python inbuilt functions
User Defined functions - Non Parameterized and Parameterized functions
Types of Loops - for and while loop
NumPy Package -
Introduction to Array
1D, 2D and 3D Array
Array computations and Functions
Overview of Pandas Package
Pandas Series
Pandas Data Frames
Indexing a series and data frame
Concept of working directory
Importing data and Data wrangling with Data Frames
Bonus on R Programming language understanding as well
Analytics
What is Analytics
Business Case study with e-commerce data
Types of Analytics - Descriptive, Diagnostic, Predictive and Prescriptive
Basics of Statistics
Measures of Central tendency- Mean Median Mode
Measures of Spread - Variance, Standard Deviation, Range, IQR
Types of variables- Quantitative, qualitative, Continuous, Discrete, Nominal, Ordinal
Inferential Statistics
Population Vs Sample
Frequency distribution with Histogram
Normal Distribution elaborated
Hypothesis testing
Performing hypothesis testing in Python
Advanced Analytics
Linear Regression - SLR and MLR
Predictions and Error rates
R square
Linear Regression with Python
Supervised and Unsupervised Learning techniques
Model Validation
Logistic Regression - Applicability of Logistic regression in Business scenario
Logistic Regression using Python
Machine Learning Techniques for Supervised Learning
Support Vector Machine
K- nearest neighbor
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «DS and ML using Python and R - Course Introduction», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.