数据分析和机器学习Python+Gpt 3.5 Gpt 4

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Python+GPT 3.5中的实际数据分析和机器学习。应用GPT-4顺利分析和开发ML模型。

你将学到什么

学习熟练使用Python执行各种机器学习任务，包括数据清理、操作、预处理和模型开发。

在构建和实现监督机器学习模型方面获得专业知识：回归、分类、随机森林、决策树、SVM和KNN等。

掌握无监督机器学习技术的技能，包括用于有效聚类分析和模式识别的KMeans。

培养测量和评估机器学习模型的准确性和性能的能力，从而能够做出模型选择和优化的决策。

将所获得的知识应用于真实世界的场景，解决各种机器学习挑战并开发解决方案。

学习使用GPT-4高效地准备和清理数据集，包括处理丢失的数据、异常值和数据类型转换。

掌握GPT-4在高级数据操作任务中的使用，如合并数据集、创建数据透视表和应用条件逻辑。

开发利用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。

学习将GPT-4应用于预测分析，包括随机森林回归和其他机器学习模型。

获得使用GPT-4自动执行重复数据分析任务的能力，从而提高效率和生产力。

要求

不需要任何编码经验。

笔记本电脑/台式机和互联网

描述

通过我们的动态课程：“数据分析和机器学习：Python+GPT 3.5和GPT 4”，加速您掌握数据分析和计算机学习的旅程。让自己沉浸在一个全面的课程中，该课程无缝集成了重要工具，如Pandas、Numpy、Seaborn、Scikit learn、Python和ChatGPT的创新能力。开始身临其境的学习体验，旨在引导您完成机器学习过程的各个方面。从数据清理和操作到预处理和模型开发，您将准确而自信地遍历每个阶段。深入实践教程，您将熟练制作监督模型，包括但不限于线性回归、逻辑回归、随机森林、决策树、SVM、XGBoost和KNN。使用KMeans和DBSCAN等技术探索无监督模型的领域，用于聚类分析。我们的战略性课程结构确保快速理解复杂概念，使您能够毫不费力地完成机器学习任务。参加实践练习，不仅可以巩固理论基础，还可以提高你的建模实践技能。精确测量模型的准确性和性能，使您能够做出明智的决定，并为您的特定用例选择最合适的模型。除了分析，还要学会创建引人注目的数据可视化和自动化重复任务，从而显著提高您的生产力。通过本课程的总结，您将拥有利用GPT-4进行数据分析的坚实基础，并具备可应用于现实世界场景的实用技能。无论您是渴望探索机器学习的新手，还是寻求扩展技能的经验丰富的专业人士，我们的课程都能满足所有专业水平的需求。加入我们的变革性学习之旅，在这里，效率与卓越相遇，并满怀信心地与python和GPT正面应对现实世界的数据分析和机器学习挑战。通过我们的动态全面课程，快速追踪您成为精通数据分析和机器学习从业者的道路。

概述

第1节：设置分析环境

第1讲安装Python和Jupyter笔记本

讲座2建立ChatGPT和GPT 4

第3讲下载练习数据集

第2节：数据分析及其工作流程

第四讲数据分析及其特点

第5讲完整的数据分析工作流程

第3节：统计分析及其工作流程

第六讲统计分析及其特点

第7讲置信水平、显著性水平和P值

第8讲完整的假设检验工作流程

第4节：机器学习及其工作流程

第九讲机器学习及其特点

第10讲整机学习工作流程

第5节：Python编程基础1级

第11讲你的第一个Python代码

第12讲变量和命名约定

第13讲数据类型：整数、浮点、字符串、布尔值

第14讲类型转换与铸造

第15讲算术运算符（+，-，*，/，%，**）

第16讲比较运算符（>，=，<=，==，！=）

第17讲逻辑运算符（和或非）

第6节：Python编程基础2级

第18讲列表：创建、索引、切片、修改

第19讲套装：独特元素、操作

第20讲字典：键值对、方法

第21讲条件语句（if、elif、else）

第二十二讲条件中的逻辑表达

第23讲循环结构（用于循环，while循环）

第24讲定义、创建和调用函数

第7节：Python+GPT 3.5-学习数据清理

第25讲加载数据集

第二十六讲处理缺失值

第27讲处理不一致的数据

第28讲处理未识别的数据类型

第29讲处理重复数据

第8节：Python+GPT 3.5-学习数据操作

第30讲数据集的排序

第31讲根据条件过滤数据

第32讲合并或添加变量

第33讲连接额外数据

第9节：Python+GPT 3.5-学习数据预处理

第34讲特征工程

第35讲提取日、月、年

第36讲特征编码

第37讲创建伪变量

第38讲数据规范化

第39讲拆分数据

第10节：Python+GPT 3.5-学习回归器机器学习

第40讲线性回归ML模型

第41讲决策树回归ML模型

第42讲随机森林回归ML模型

第43讲支持向量回归ML模型

第11节：Python+GPT 3.5-学习分类机器学习

第44讲逻辑回归ML模型

第45讲决策树分类ML模型

第46讲随机森林分类ML模型

第47讲K近邻分类ML模型

第12节：Python+GPT 3.5-学习集群机器学习

第48讲KMeans聚类ML模型

第13节：Python+GPT 4-快速数据清理

第49讲GPT-4数据分析师入门

第50讲识别缺失的价值观

第51讲输入缺失值

第52讲探索数据类型

第53讲发现不一致的值

第54讲丢弃不一致的值

第55讲处理重复

第14节：Python+GPT 4-即时数据操作

第56讲数据集排序

第57讲过滤数据集

第58讲内接法

第59讲其他连接方法

第60讲Box-cox变换

第61讲特征装箱

第62讲特征编码

第63讲创建伪变量

第15节：Python+GPT 4-快速通道数据分析

第64讲标称数据分析

第65讲描述性分析

第66讲数据分析分组

第67讲交叉表分析

第68讲相关性分析

第16节：Python+GPT 4-快速假设测试

第69讲单向方差分析

第70讲皮尔逊相关性分析

第71讲回归分析

第17节：Python+GPT 4-构建机器学习模型

第72讲特征缩放和预处理

第73讲将数据拆分为训练集和测试集

第74讲构建和评估ML模型

Python爱好者用人工智能增强编程能力，数据科学爱好者寻找动手课程，完全初学者希望以最简单的方式学习机器学习，任何人都希望用ChatGPT简化和加快数据分析工作流程