Schița de curs

Introducere la Python

  • Variabile, tuple și liste
  • Bucle și instrucțiuni de control
  • Module și importuri

Instalarea mediului de dezvoltare

  • Instalarea programului python
  • Instalarea Jupyter
  • Instalarea modulelor python utilizând Pip

Vectorizarea datelor în Numpy

  • Crearea de matrici Numpy
  • Operații comune asupra matricelor
  • Utilizarea ufuncs
  • Vizualizări și difuzare pe matrici Numpy
  • Optimizarea performanței prin evitarea buclelor
  • Optimizarea performanțelor cu cProfile

Data Analysis cu Pandas

  • Curățarea datelor
  • Utilizarea datelor vectorizate în pandas
  • Curățarea datelor
  • Sortarea și filtrarea datelor
  • Operații de agregare
  • Analiza seriilor de timp

Data Visualization

  • Trasarea de diagrame cu matplotlib
  • Utilizarea matplotlib din cadrul pandas
  • Crearea de diagrame de calitate
  • Vizualizarea datelor în caietele Jupyter
  • Alte biblioteci de vizualizare în Python

Utilizarea Sklearn

  • Construirea modelelor de învățare supravegheată
  • Construirea modelelor de clasificare
  • Formarea și evaluarea modelelor
  • Reprezentarea grafică a rezultatelor
  • Calcularea și reprezentarea grafică a confuziei Matrix

Introducere în Deep Learning utilizând Keras și TensorFlow.

  • Instalarea TensorFlow și Keras
  • Introducere în Neural Networks
  • Crearea și antrenarea RNA
  • Introducere în rețeaua neuronală convoluțională
  • Construirea și antrenarea clasificatorului de imagini utilizând CNN
  • Formarea și evaluarea modelelor Deep Learning

Cerințe

Acest curs este oferit exclusiv persoanelor care au participat la "Python și Data Visualization" cu Ahmed pe 11 februarie 2021.

 14 ore

Mărturii (4)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite