"بايثون: مقدمة لتحليل البيانات" - دورة بقيمة 30000 روبل روسي. من جامعة ولاية ميشيغان، التدريب 4 أسابيع. (شهر واحد)، التاريخ: 30 نوفمبر 2023.

1. مكتبات لغة البرمجة بايثون.

الأغراض والوظائف الرئيسية للمكتبات؛
أنواع المكتبات لتحليل البيانات: Pandas، Numpy، Statsmodels، Sklearn، Seabourne؛
أنواع المكتبات لتصور البيانات؛

2. أنواع وهياكل البيانات في بايثون

أنواع أنواع البيانات: عدد صحيح، تعويم، منطقي، srting، كائن؛
أنواع هياكل البيانات: Dataframe، series، array، tuples، lists، etc.؛

3. تحميل البيانات في البرنامج والتحليل الأولي.

تحميل البيانات بتنسيقات مختلفة (xlsx، csv، html، إلخ)؛
تحديد عدد الصفوف والأعمدة.
تحديد القيم المفقودة؛
تحديد أنواع البيانات في المصفوفة؛

4. وظائف بايثون لتحليل البيانات.

وظائف للحصول على إحصائيات وصفية (إيجاد الحد الأقصى، الحد الأدنى، المتوسط، الوسيط، الربعيات)؛
وظائف لتصور كثافة توزيع البيانات (توزيع غاوسي عادي)؛
وظائف لإنشاء المتغيرات الثنائية (الدمى فار)؛
وظائف خوارزميات التعلم الآلي لبناء النماذج (المربعات الصغرى، آلات المتجهات الداعمة، الغابة العشوائية، الانحدار اللوجستي، السلاسل الزمنية)؛

5. بناء نماذج الانحدار.

الغرض من بناء الانحدارات الخطية باستخدام طريقة المربعات الصغرى؛
اقتراح الفرضيات وتحديد المشكلة (بناءً على بيانات العمل)؛
بناء نموذج الانحدار في بايثون.
تقييم أهمية المعاملات التي تم الحصول عليها والنموذج ككل (إحصائيات t، إحصائيات F)؛
تقييم جودة النموذج (R2)؛
التحقق من افتراضات غاوس-ماركوف؛
تفسير النتائج التي تم الحصول عليها.

6. بناء نماذج التصنيف.

خوارزمية الغابة العشوائية؛
الانحدار اللوجستي؛
دعم شاحنات النقل؛

عنوان

119991، موسكو، ش. لينينسكي جوري، 1، مبنى. 51، الطابق الخامس، غرفة 544 (مكتب العميد)

عرض على الخريطة