▶What You Will Learn
- Install the required packages to set up a data science coding environment
- Load data into a Jupyter Notebook running Python
- Use Matplotlib to create data visualizations
- Fit a model using scikit-learn
- Use lasso and ridge regression to reduce overfitting
- Fit and tune a random forest model and compare performance with logistic regression
- Create visuals using the output of the Jupyter Notebook
▶Key Features
- Learn techniques to use data to identify the exact problem to be solved
- Visualize data using different graphs
- Identify how to select an appropriate algorithm for data extraction
▶Who This Book Is For
If you are a data analyst, data scientist, or a business analyst who wants to get started with using Python and machine learning techniques to analyze data and predict outcomes, this book is for you. Basic knowledge of computer programming and data analytics is a must. Familiarity with mathematical concepts such as algebra and basic statistics will be useful.
▶Audience
- If you are a data analyst, data scientist, or a business analyst who wants to get started with using Python and machine learning techniques to analyze data and predict outcomes, this book is for you. Basic knowledge of computer programming and data analytics is a must. Familiarity with mathematical concepts such as algebra and basic statistics will be useful.
▶Approach
- Data Science Projects with Python takes a case study approach to simulate the working conditions you will experience when applying data science and machine learning concepts. You will be presented with a problem and a dataset, and walked through the steps of defining an answerable question, deciding what analysis methods to use, and implementing all of this in Python to create a deliverable.
작가 소개
- Stephen Klosterman
Stephen Klosterman is a machine learning data scientist at CVS Health. He enjoys helping to frame problems in a data science context and delivering machine learning solutions that business stakeholders understand and value. His education includes a Ph.D. in biology from Harvard University, where he was an assistant teacher of the data science course.
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