Data Science Practice Projects

Языки: English · 简体中文 · 日本語 · Español · Français · Deutsch · Русский · 한국어 · Português

Изучите Data Science с помощью этого всеобъемлющего учебного курса, разработанного для начинающих. Эти курсы по Data Science предоставляют структурированную дорожную карту для изучения анализа и интерпретации данных. Освойте основные концепции и инструменты с помощью практических уроков (без видео) и упражнений на интерактивной площадке, укрепляя навыки в статистическом анализе, машинном обучении и визуализации данных.

Посмотреть проекты на LabEx

Проекты

Изучите 38 проектов по Data Science для начинающих и примените ключевые концепции в небольших завершенных программах. Каждый проект открывается в LabEx с готовой средой, чтобы вы могли сосредоточиться на практике.

Индекс	Проект	Сложность	Практика
01	100 упражнений по Pandas	Начинающий	Начать проект
02	Pandas для начинающих	Начинающий	Начать проект
03	Обучение с учителем: Регрессия	Начинающий	Начать проект
04	NumPy для начинающих	Начинающий	Начать проект
05	100 упражнений по NumPy	Начинающий	Начать проект
06	Scikit-learn для начинающих	Начинающий	Начать проект
07	Matplotlib для начинающих	Начинающий	Начать проект
08	Практические задачи по Pandas	Начинающий	Начать проект
09	Задачи для практики с NumPy	Начинающий	Начать проект
10	Быстрый старт с TensorFlow	Начинающий	Начать проект
11	Обучение с учителем: Классификация	Начинающий	Начать проект
12	Основы глубокого обучения	Начинающий	Начать проект
13	Ненадзорное обучение: Кластеризация	Начинающий	Начать проект
14	Быстрый старт с Hadoop	Начинающий	Начать проект
15	Гравитационное моделирование взаимодействия Земли и Супер-Юпитера	Начинающий	Начать проект
16	Основы визуализации данных с использованием Seaborn	Начинающий	Начать проект
17	Предсказание риска держателей кредитных карт	Начинающий	Начать проект
18	Классификация ирисов с использованием SVM	Начинающий	Начать проект
19	Практические задачи по Sklearn	Начинающий	Начать проект
20	Очистка и очищение данных с использованием Python	Начинающий	Начать проект
21	Развертывание MobileNet с использованием TensorFlow.js и Flask	Начинающий	Начать проект
22	Практические лабораторные работы по Hadoop	Начинающий	Начать проект
23	Реализация полиномиальной регрессии	Начинающий	Начать проект
24	Простой классификатор распознавания рукописных символов	Начинающий	Начать проект
25	Ранняя остановка в машинном обучении	Начинающий	Начать проект
26	Подгонка и построение графика линейной регрессии	Начинающий	Начать проект
27	Оптимизация градиентного спуска для глобальной оптимизации	Начинающий	Начать проект
28	Метод наименьших квадратов в Python	Начинающий	Начать проект
29	Кодирование меток в one-hot формат	Начинающий	Начать проект
30	Реализация метрики расстояния Минковского	Начинающий	Начать проект
31	Реализация матрицы ошибок для классификации	Начинающий	Начать проект
32	Задачи по практике работы с Hadoop	Начинающий	Начать проект
33	One Cut Into Two	Начинающий	Начать проект
34	Оценка нелинейной регрессионной модели	Начинающий	Начать проект
35	Реализация алгоритма регрессии k ближайших соседей	Начинающий	Начать проект
36	Генерация сбалансированных пакетов для несбалансированных наборов данных	Начинающий	Начать проект
37	Разделение набора данных на мини-пакеты	Начинающий	Начать проект
38	Широкое слушание приводит к пониманию	Начинающий	Начать проект

Посмотреть больше на LabEx

About LabEx