趋近智
趋近智
本课程讲授应用数据科学的实用方法。学员可在已有知识之上，解决复杂数据难题，内容涵盖数据准备、特征处理、模型构建、评估及部署要点。本课程面向具备数据科学入门知识和Python技能的人群。
先修课程 Python和数据科学入门知识。
级别:
高级数据准备
实施复杂方法，用于清洗、转换及整合不同数据集。
特征处理
从原始数据中创建并筛选有益特征，以提升模型性能。
模型构建与调优
应用并调整各类有监督与无监督学习算法。
模型评估
运用恰当的度量标准和验证策略，评估并比较模型表现。
部署要点
了解使用API和容器准备及部署机器学习模型的基础知识。