Schița de curs
Introducere
Prezentare generală a conceptelor Data Mining
Tehnici de Data Mining
Găsirea regulilor de asociere
Aderarea entităților
Analiza rețelelor
Analiza sentimentului textului
Recunoașterea entităților denumite
Implementarea sumarizării textului
Generarea modelelor de teme
Detectarea anomalii datelor
Cele mai bune practici
Concluzie și finalizare
Cerințe
- Opriterea de bază a programării Python.
- Opriterea de bază a bibliotecilor Python în general.
PUBLICĂ
- Analisti de date
- Cercetători de date
Mărturii (5)
Faptul de a avea mai multe exerciții practice folosind date mai asemănătoare cu cele pe care le folosim în proiectele noastre (imagini satelitare în format raster)
Matthieu - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina
Pregătirea și experțiza foarte bune a formatorului, comunicare perfectă în engleză. Cursul a fost practic (exerciții + împărtășire de exemple de cazuri de utilizare)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curs - Developing APIs with Python and FastAPI
Tradus de catre o masina
Formatorul dezvoltă formarea în funcție de ritmul participanților
Farris Chua
Curs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Tradus de catre o masina
Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Curs - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Tradus de catre o masina
The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing.
Teboho Makenete
Curs - Data Science for Big Data Analytics
Tradus de catre o masina