이 강좌에 대하여

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유연한 마감일
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100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
초급 단계

You should have a working knowledge of Python and Jupyter Notebooks. 

완료하는 데 약 14시간 필요
영어

배울 내용

  • Develop Python code for cleaning and preparing data for analysis - including handling missing values, formatting, normalizing, and binning data

  • Perform exploratory data analysis and apply analytical techniques to real-word datasets using libraries such as Pandas, Numpy and Scipy

  • Manipulate data using dataframes, summarize data, understand data distribution, perform correlation and create data pipelines

  • Build and evaluate regression models using machine learning scikit-learn library and use them for prediction and decision making

귀하가 습득할 기술

  • Predictive Modelling
  • Python Programming
  • Data Analysis
  • Data Visualization (DataViz)
  • Model Selection
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IBM 기술 네트워크

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이 강좌은(는) IBM 기술 네트워크의 100% 온라인 Bachelor of Science in Computer Science 중 일부입니다. 전체 프로그램을 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up93%(30,631개의 평가)
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완료하는 데 2시간 필요

Importing Datasets

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 20분), 1 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
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완료하는 데 2시간 필요

Data Wrangling

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 19분), 1 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
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완료하는 데 2시간 필요

Exploratory Data Analysis

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 20분), 1 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
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4
완료하는 데 2시간 필요

Model Development

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 27분), 1 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트

검토

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