Data Science Practice Projects

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Lernen Sie Data Science mit diesem umfassenden Lernpfad, der für Anfänger konzipiert wurde. Diese Data-Science-Kurse bieten einen strukturierten Fahrplan zur Erkundung von Datenanalyse und -interpretation. Meistern Sie wesentliche Konzepte und Tools durch praktische, nicht-video-basierte Lektionen und Übungen in einer interaktiven Lernumgebung, um Ihre Fähigkeiten in statistischer Analyse, maschinellem Lernen und Datenvisualisierung zu stärken.

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Projekte

Entdecken Sie 38 anfängerfreundliche Data Science-Projekte und wenden Sie zentrale Konzepte in kleinen, vollständigen Programmen an. Jedes Projekt öffnet sich in LabEx mit einer einsatzbereiten Umgebung, damit Sie sich auf die Umsetzung konzentrieren können.

Index	Projekt	Schwierigkeit	Übung
01	100 Pandas Übungen	Anfänger	Projekt starten
02	Pandas für Anfänger	Anfänger	Projekt starten
03	Überwachtes Lernen: Regression	Anfänger	Projekt starten
04	NumPy für Anfänger	Anfänger	Projekt starten
05	100 NumPy Übungen	Anfänger	Projekt starten
06	Scikit-learn für Anfänger	Anfänger	Projekt starten
07	Matplotlib für Anfänger	Anfänger	Projekt starten
08	Pandas Übungsaufgaben	Anfänger	Projekt starten
09	NumPy Übungsaufgaben	Anfänger	Projekt starten
10	Schnellstart mit TensorFlow	Anfänger	Projekt starten
11	Überwachtes Lernen: Klassifikation	Anfänger	Projekt starten
12	Grundlagen des Deep Learnings	Anfänger	Projekt starten
13	Unüberwachtes Lernen: Clustering	Anfänger	Projekt starten
14	Schnellstart mit Hadoop	Anfänger	Projekt starten
15	Gravitationssimulation von Erde und Super-Jupiter	Anfänger	Projekt starten
16	Grundlagen der Datenvisualisierung mit Seaborn	Anfänger	Projekt starten
17	Risikoprädiktion für Kreditkarteninhaber	Anfänger	Projekt starten
18	Klassifizierung von Iris-Blumen mit SVM	Anfänger	Projekt starten
19	Sklearn Übungsaufgaben	Anfänger	Projekt starten
20	Datenbereinigung und -reinigung mit Python	Anfänger	Projekt starten
21	Deployment von MobileNet mit TensorFlow.js und Flask	Anfänger	Projekt starten
22	Hadoop Praxis-Labs	Anfänger	Projekt starten
23	Implementierung der Polynomregression	Anfänger	Projekt starten
24	Einfacher Klassifikator zur Erkennung handschriftlicher Zeichen	Anfänger	Projekt starten
25	Frühes Stoppen in maschinellem Lernen	Anfänger	Projekt starten
26	Lineare Regression Anpassung und Visualisierung	Anfänger	Projekt starten
27	Optimierung des Gradientenabstiegs für die globale Optimierung	Anfänger	Projekt starten
28	Ordinary Least Squares in Python (Deutsche Übersetzung: Gewöhnliche Kleinste Quadrate in Python)	Anfänger	Projekt starten
29	Kodierung von Labels in One-Hot-Format	Anfänger	Projekt starten
30	Implementierung der Minkowski-Distanzmetrik	Anfänger	Projekt starten
31	Implementierung der Konfusionsmatrix für die Klassifizierung	Anfänger	Projekt starten
32	Hadoop Übungsherausforderungen	Anfänger	Projekt starten
33	Eins in Zwei Teilen	Anfänger	Projekt starten
34	Schätzung nichtlinearer Regressionsmodelle	Anfänger	Projekt starten
35	Implementierung des K-Nearest Neighbors-Regressionsalgorithmus	Anfänger	Projekt starten
36	Gleichgewichtete Batch-Generierung für unausgewogene Datensätze	Anfänger	Projekt starten
37	Dataset in Mini-Batches aufteilen	Anfänger	Projekt starten
38	Umfassendes Hören führt zur Einsicht	Anfänger	Projekt starten

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