Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Data Science Project from scratch - 3: Clean and Explore data (feature engineering) или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Welcome to our new Data Science Project from scratch series. We'll walk through a real-life data science project, end-to-end. In this Part 3 video, we'll clean and explore data. GitHub Repo with code: https://github.com/liannewriting/data... Step-by-step process (Stay tuned for the next video!) Part 1: Brainstorm ideas Part 2: Collect data (NBA games) ▶️Part 3: Clean and Explore data (feature engineering) Part 4: Build a predictive model Part 5: Deploy the model with FastAPI Part 6: Create a web app with Dash Technologies that will be used ☑️ JupyterLab (Notebook) ☑️ PyCharm ☑️ Python (pandas, scikit-learn, xgboost, dash, etc) ☑️ FastAPI Links mentioned in the video ► Python for Data Analysis with projects course: https://www.udemy.com/course/python-f... Get access to more data science materials, check out our website Just into Data: https://justintodata.com/