Использовать основные типы и структуры данных в Python.
Обрабатывать и анализировать данные с помощью библиотеки Pandas, включая работу с файлами. csv,.xlsx и базами данных SQL.
Настраивать облачный блокнот Anaconda и управлять пакетами с помощью Conda.
Создавать и применять модели линейной и многомерной регрессии для предсказания данных.
Использовать регуляризацию и модели Лассо и Ридж для улучшения точности моделей.
Применять различные классификаторы, такие как логистическая регрессия, наивный Байес, K-ближайшие соседи (KNN), деревья решений и случайные леса.
Проводить кластерный анализ с помощью алгоритмов K-Means, DBSCAN и иерархической кластеризации.
Создавать и обучать искусственные нейронные сети и многослойные персептроны для задач классификации и прогнозирования.
Выполнять токенизацию, лемматизацию, стемминг и анализ эмоций и настроений в текстовых данных.
Работать с различными структурами данных, такими как «мешок слов», TF-IDF и N-граммы.
Использовать Pandas для создания гистограмм, боксплотов, диаграмм рассеяния, круговых диаграмм и линейных графиков.
Редактировать метки DataFrame, обрабатывать дубликаты и отсутствующие данные, группировать данные и использовать индикаторы.
Выполнять сортировку, ранжирование, описательную статистику, перекрестные таблицы и группировки данных.
Использовать мощные алгоритмы для автоматического построения моделей машинного обучения.
