Séance de cours
Introduction à Python: Basics et Anaconda Setup
Séances de cours associées (34)
Modèles de régression : rendement et évaluation
Explore les performances du modèle de régression, les erreurs d'apprentissage et la construction d'arbres de régression à l'aide de l'algorithme CART.
Éléments de la collaboration dans le domaine de la science des données
Présente des outils collaboratifs de science des données comme les carnets Jupyter, Docker et Git, mettant l'accent sur la version des données et la conteneurisation.
Arbres de décision: Classification
Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Python définit les opérations
Couvre Python définit les opérations, y compris la création, la modification et la comparaison, ainsi que les opérations définies comme l'union et l'intersection.
Bases de programmation Python
Couvre les bases de la programmation Python, en se concentrant sur les structures de contrôle de flux, le mode interactif, le mode script et les variables.
Dispositifs excitoniques : Modélisation et applications
Couvre la modélisation de l'appareil excitonique et le contrôle de l'exciton à l'aide de matériaux 2D.
Techniques de génération rythmique
Couvre les techniques de génération de rythme, y compris les modèles Markov et la génération de rythme hiérarchique, en mettant l'accent sur l'étude de Nancarrow 14.
Programmation Python : Gestion de fichiers et exceptions
Explore la gestion des fichiers et les exceptions dans la programmation Python, couvrant la lecture, l'écriture et les stratégies de gestion des erreurs.
La collaboration dans le domaine de la science des données
Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
Analyse des données sur la pollution atmosphérique
Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.