【Udemy中英字幕】Learn Python for Data Science & Machine Learning from A-Z

从 AZ 学习用于数据科学和机器学习的 Python

成为一名专业的数据科学家，学习如何使用 NumPy、Pandas、机器学习等！

讲师：Juan E. Galvan

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从 AZ 学习用于数据科学和机器学习的 Python

在这门实用的实践课程中，您将学习如何使用 Python 进行数据科学和机器学习编程。这包括数据分析、可视化以及如何实际利用这些数据。

我们的主要目标是让您不仅了解用于数据科学和机器学习的 Python 编程语言的细节，而且还准确学习如何使用 Python 成为一名专业数据科学家并找到第一份工作。

我们将介绍一些最好、最重要的数据科学 Python 库，例如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib +

NumPy 和 Pandas 非常适合探索和处理数据。 Matplotlib 是一个数据可视化库，可以像在 Excel 或 Google Sheets 中一样绘制图表。我们将实践工作与扎实的理论培训相结合，带您从数据科学的 Python 编程基础知识到精通。

这门使用 Python 进行机器学习的课程深入探讨了使用 Python 进行机器学习的基础知识。您将了解监督学习与无监督学习，研究统计建模与机器学习的关系，并对两者进行比较。

我们知道理论对于建立坚实的基础非常重要，我们知道仅靠理论并不能完成工作，因此这就是为什么本课程充满了您可以逐步遵循的实际动手示例。即使您已经有一些编码经验，或者想了解 Python 编程语言的高级功能，本课程也适合您！

数据科学家、机器学习工程师、大数据工程师、IT 专家、数据库开发人员等的职位发布中要求或推荐具有 Python 编码经验。将 Python 编码语言技能添加到您的简历中将有助于您完成任何一项需要掌握统计技术的数据专业。

我们将共同为您提供基础教育，您不仅需要了解如何用 Python 编写代码、分析和可视化数据以及利用机器学习算法，还了解如何通过新开发的编程技能获得报酬。

课程涵盖5个主要领域：

1：Python for DS+ML 课程介绍

本介绍部分向您全面介绍用于数据科学和机器学习的 Python 课程、数据科学行业和市场、工作机会和薪资以及各种数据科学工作角色。

2：Python数据分析/可视化

本节通过逐步的实践培训，向您全面介绍使用 Python 进行数据分析和数据可视化。

3：数据科学数学

本节向您全面介绍数据科学的数学，例如统计学和概率。

4：机器学习

本节向您提供机器学习的完整介绍，包括监督式和无监督式机器学习以及动手分步培训。

5：开始数据科学职业生涯

本节通过逐步的实践培训向您全面介绍如何开始数据科学家的职业生涯。

课程结束时，您将成为一名使用 Python 的专业数据科学家，并自信地申请工作，并感觉良好，因为您知道自己拥有支持它的技能和知识。

请注意：
如果你有能力，请务必支持课程的原创作者，这是他们应得的报酬！
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