数据分析和机器学习课程：Python+Gpt3.5&Gpt4

Python实战数据分析和机器学习 + GPT 3.5。应用GPT-4来平稳分析和开发机器学习模型。加速您掌握数据分析和机器学习的旅程，参加我们的动态课程：“数据分析和机器学习：Python + GPT 3.5 & GPT 4”。沉浸在一个全面的课程中，无缝地整合了Pandas、Numpy、Seaborn、Scikit-learn、Python等基本工具，以及ChatGPT的创新能力。投身于一个设计指导您贯穿机器学习过程各个方面的沉浸式学习体验。从数据清洗和操纵到预处理和模型开发，您将以精准和信心穿越每个阶段。深入探讨实践教程，您将熟练掌握构建监督模型的技能，包括但不限于线性回归、逻辑回归、随机森林、决策树、支持向量机、XGBoost和KNN。探索无监督模型的领域，掌握像KMeans和DBSCAN这样的技术，用于聚类分析。我们的战略课程结构确保您快速理解复杂概念，使您能够轻松地完成机器学习任务。参与实际练习，不仅巩固理论基础，还增强您在模型构建方面的实际技能。精确地衡量您模型的准确性和性能，使您能够做出明智的决策，并选择最适合您特定用例的模型。除了分析，学会创建引人注目的数据可视化并自动化重复任务，显著提高您的生产力。Data Analysis And Machine Learning: Python + Gpt 3.5 & Gpt 4

通过课程的结束，您将拥有一个坚实的基础，可以利用GPT-4进行数据分析，并具备在真实场景中应用的实际技能。无论您是渴望探索机器学习的新手还是寻求扩展技能的资深专业人士，我们的课程都适合各种水平的专业人士。加入我们这场变革性的学习之旅，效率与卓越相遇，以信心迎接Python和GPT的真实世界数据分析和机器学习挑战。通过我们的动态和全面课程，快速跟上成为熟练数据分析和机器学习从业者的道路。

MP4 | 视频：h264，1920×1080 | 语言：英语+中英文字幕（云桥CG资源站 机译） | 大小：6.18 GB | 课程时长：8小时57分钟


你将学到什么
学会熟练使用Python进行各种机器学习任务，包括数据清洗、操纵、预处理和模型开发。
掌握构建和实施监督式机器学习模型的专业知识：回归、分类、随机森林、决策树、支持向量机和KNN等。
掌握无监督机器学习技术，包括使用KMeans进行有效的聚类分析和模式识别。
发展衡量和评估机器学习模型准确性和性能的能力，从而能够做出有关模型选择和优化的决策。
将所学知识应用于真实场景，解决各种机器学习挑战并开发解决方案。
学会使用GPT-4高效准备和清理数据集，包括处理缺失数据、异常值和数据类型转换。
掌握使用GPT-4进行高级数据操纵任务的技能，如合并数据集、创建数据透视表和应用条件逻辑。
发展利用GPT-4创建和解释各种数据可视化的技能，如直方图、散点图和折线图。
学会使用GPT-4进行预测分析，包括随机森林回归器和其他机器学习模型。
掌握利用GPT-4自动化重复数据分析任务的能力，提高效率和生产力。

要求
无需编码经验。
笔记本电脑/台式机和互联网

本课程适用于Python爱好者们可以通过AI增强他们的编程能力，渴望实践的数据科学爱好者们可以找到这门实践课程，完全初学者想要以最简单的方式学习机器学习，任何希望通过ChatGPT简化和加快数据分析工作流程的人。



课程概览：

第1部分：设置分析环境

讲座1 安装Python和Jupyter Notebook

讲座2 设置ChatGPT和GPT 4

讲座3 下载练习数据集

第2部分：数据分析及其工作流程

讲座4 数据分析及其特征

讲座5 完整的数据分析工作流程

第3部分：统计分析及其工作流程

讲座6 统计分析及其特征

讲座7 置信水平、显著性水平和P值

讲座8 完整的假设检验工作流程

第4部分：机器学习及其工作流程

讲座9 机器学习及其特征

讲座10 完整的机器学习工作流程

第5部分：Python编程基础1级

讲座11 你的第一个Python代码

讲座12 变量和命名约定

讲座13 数据类型：整数、浮点数、字符串、布尔值

讲座14 类型转换和强制转换

讲座15 算术运算符（+，-，*，/，%，**）

讲座16 比较运算符（>，=，<=，==，！=） 讲座17 逻辑运算符（and，or，not） 第6部分：Python编程基础2级 讲座18 列表：创建、索引、切片、修改 讲座19 集合：唯一元素、操作 讲座20 字典：键-值对、方法 讲座21 条件语句（if，elif，else） 讲座22 条件中的逻辑表达式 讲座23 循环结构（for循环、while循环） 讲座24 定义、创建和调用函数 第7部分：Python + GPT 3.5 - 学习数据清洗 讲座25 加载数据集 讲座26 处理缺失值 讲座27 处理不一致的数据 讲座28 处理错误识别的数据类型 讲座29 处理重复数据 第8部分：Python + GPT 3.5 - 学习数据操作 讲座30 对数据进行排序和排列 讲座31 根据条件筛选数据 讲座32 合并或添加变量 讲座33 连接额外数据 第9部分：Python + GPT 3.5 - 学习数据预处理 讲座34 特征工程 讲座35 提取日、月、年 讲座36 特征编码 讲座37 创建虚拟变量 讲座38 数据归一化 讲座39 数据拆分 第10部分：Python + GPT 3.5 - 学习回归机器学习 讲座40 线性回归机器学习模型 讲座41 决策树回归机器学习模型 讲座42 随机森林回归机器学习模型 讲座43 支持向量回归机器学习模型 第11部分：Python + GPT 3.5 - 学习分类机器学习 讲座44 逻辑回归机器学习模型 讲座45 决策树分类机器学习模型 讲座46 随机森林分类机器学习模型 讲座47 K最近邻分类机器学习模型 第12部分：Python + GPT 3.5 - 学习聚类机器学习 讲座48 K均值聚类机器学习模型 第13部分：Python + GPT 4 - 快速数据清洗 讲座49 开始使用GPT-4数据分析师 讲座50 识别缺失值 讲座51 填补缺失值 讲座52 探索数据类型 讲座53 查找不一致的值 讲座54 删除不一致的值 讲座55 处理重复值 第14部分：Python + GPT 4 - 快速数据操作 讲座56 对数据集进行排序 讲座57 过滤数据集 讲座58 内连接方法 讲座59 其他连接方法 讲座60 Box-cox转换 讲座61 特征分箱 讲座62 特征编码 讲座63 创建虚拟变量 第15部分：Python + GPT 4 - 快速数据分析 讲座64 名义数据分析 讲座65 描述性分析 讲座66 按数据分析 讲座67 交叉表分析 讲座68 相关性分析 第16部分：Python + GPT 4 - 快速假设检验 讲座69 单向方差分析 讲座70 皮尔逊相关性分析 讲座71 回归分析 第17部分：Python + GPT 4 - 构建机器学习模型 讲座72 特征缩放和预处理 讲座73 将数据分成训练集和测试集 讲座74 构建和评估机器学习模型