Beginnen Sie mit der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung und dem Erlernen grundlegender Datenverarbeitungsmethoden wie dem Laden, Bereinigen und Analysieren von Datensätzen mithilfe von Paketen wie DataFrames.jl und CSV.jl. Anschließend erstellen Sie aussagekräftige Visualisierungen mit Plots.jl, führen statistische Inferenz durch und testen Hypothesen. Vertiefen Sie sich in die prädiktive Modellierung mit linearen und fortgeschrittenen Regressionsverfahren und widmen Sie sich dann der Dimensionsreduktion für hochdimensionale Daten sowie dem unüberwachten Lernen mittels Clustering-Algorithmen.
Entwickeln Sie durchgängige Machine-Learning-Pipelines von der Datenvorverarbeitung bis zum Deployment und entdecken Sie Ressourcen, um Ihre Fähigkeiten weiter auszubauen. Mit Schritt-für-Schritt-Code, Übungen und Anwendungsbeispielen wie der Analyse von Verkaufsdaten oder der Vorhersage von Kundenverhalten rüstet Sie dieses Buch für den Erfolg in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und darüber hinaus. Nutzen Sie Julias Effizienz und verwandeln Sie Daten in wertvolle Erkenntnisse Ihre Reise zur Datenkompetenz beginnt hier!
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