Описание [stepik] [Максим Дуплей] Погружение в Data Science и машинное обучение (2024):
Чему вы научитесь:
- Писать код на Python с нуля.
- Работать с популярными библиотеками Pandas и Scikit-learn.
- Обучать модели машинного обучения.
- Визуализировать результаты с помощью Matplotlib и Seaborn.
- Понимать метрики для оценки результатов.
- Интерпретировать результаты моделей ML.
Data Science — популярная область, занимающая одно из ведущих мест среди других областей в IT. Специалисты, занимающиеся анализом данных и машинным обучением, востребованы во многих странах мира, включая Россию. В будущем эта сфера продолжит развиваться, так как многие компании осознают, что именно Data Scientist может внести значительный вклад в развитие компании, выраженный в денежном эквиваленте.
Этот курс не перегружен математическими формулами и выводами, его цель — познакомить вас с областью, научить практическим навыкам и сформировать общее представление о грамотном и поэтапном обучении моделей.
Курс состоит из 4 основных блоков с уроками и теоретическими и практическими заданиями:
- Введение. Вы узнаете, что такое Data Science, чем она отличается от Machine Learning и чем занимаются специалисты в этих областях. Познакомитесь с Python для анализа данных и Jupyter Notebook. Научитесь устанавливать их для дальнейшей работы.
- Основы Python. Освоите язык программирования Python с нуля: переменные, типы данных, функции, ООП. Практические задания помогут закрепить навыки программирования.
- Библиотеки для визуализации и анализа данных. Познакомитесь с полезными инструментами для предварительного анализа данных перед обучением модели. Это Pandas для работы с табличными данными, Matplotlib и Seaborn для визуализации данных и результатов обучения моделей.
- Машинное обучение. Изучите модели машинного обучения, их работу и применение. Разберётесь в библиотеке Scikit-learn, где реализовано большинство ML-моделей. Научитесь поэтапно обрабатывать данные, обучать модели и интерпретировать результаты.
Скачать курс [stepik] [Максим Дуплей] Погружение в Data Science и машинное обучение (2024):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором:
