Course Outline
Εισαγωγή
Επισκόπηση των Data Mining εννοιών
Data Mining Τεχνικές
Εύρεση κανόνων ένωσης
Αντιστοιχισμένες οντότητες
Ανάλυση Δικτύων
Αναλύοντας το συναίσθημα του κειμένου
Αναγνώριση επώνυμων οντοτήτων
Εφαρμογή σύνοψης κειμένου
Δημιουργία μοντέλων θεμάτων
Ανίχνευση ανωμαλιών δεδομένων
Βέλτιστες πρακτικές
Περίληψη και Συμπέρασμα
Requirements
- Μια κατανόηση του προγραμματισμού Python.
- Μια κατανόηση των βιβλιοθηκών γενικά.
Ακροατήριο
- Αναλυτές δεδομένων
- Επιστήμονες δεδομένων
Testimonials (5)
Το γεγονός ότι έχουμε περισσότερες πρακτικές ασκήσεις χρησιμοποιώντας περισσότερα παρόμοια δεδομένα με αυτά που χρησιμοποιούμε στα έργα μας (δορυφορικές εικόνες σε μορφή ράστερ)
Matthieu - CS Group
Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Course - Developing APIs with Python and FastAPI
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Course - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Course - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
I mostly enjoyed everything.