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使用 Python 学习预测分析

Learning Predictive Analytics with Python

适合 Python 学习者的完美课程

你将学到什么

  • 预测分析理论与实际应用
  • Python 与面向对象编程
  • 决策树和随机森林算法
  • sklearn、pandas 和 numpy 等库简介

要求

  • 对 Python 的了解非常少
  • 对 numpy 和 pandas 等库的初级理解

描述

大家好,

预测分析是高级分析的一个分支,它使用统计技术、机器学习算法和数据挖掘来分析历史数据并对未来事件或趋势进行预测。它可以帮助组织识别模式、了解趋势并预测结果,从而实现更好的决策和更高效的运营。预测分析应用于多种行业,包括金融、医疗保健、营销和制造。通过使用预测分析,组织可以深入了解客户行为、优化营销活动、检测欺诈、改进供应链管理等。

在本课程中,我们将涵盖预测分析的所有重要基础知识,然后我们将从有关 Python 和面向对象编程的所有重要概念开始。

Python 是一种通用语言,用于数据科学、机器学习和 Web 开发等主要领域。

本课程涵盖了Python的几乎所有基本概念。作为初学者,对概念有一个基本清晰和透彻的理解是至关重要的。本课程重点关注这些要点,我们已尽力以帮助您掌握正确的基础知识和清晰的概念的方式进行授课。

本课程涵盖的关键概念是:

  1. 内置列表、字典、元组、集合、字符串等数据类型及其功能。

  2. Python 中的列表推导式、lambda 函数和装饰器

3.Python中的面向对象编程

  1. 使用所有学到的概念创建应用程序

  2. 预测分析

  3. 使用随机森林算法预测两个给定神奇宝贝之间的获胜者的预测模型。

本课程是否涵盖了数据科学和 Web 开发的所有概念?

老实说,该课程并没有涵盖 Web 开发的所有概念(尽管我们有不同的课程,我们将在另一天讨论它),但是,它确实涵盖了数据科学和机器学习的基础知识。

本课程适合谁:

  • 初学者 Python 开发人员对机器学习和数据分析感到好奇
  • 那些想要对如何使用 Python 完成机器学习有很好的基本了解的人。

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