Добро пожаловать! Мы собрали для вас каталог бесплатных курсов по it-специальностям.

Введение в Data Science‎ и машинное обучение

Введение в Data Science и машинное обучение. Курс знакомит слушателей с основами машинного обучения и рассчитан в первую очередь на тех слушателей, которые только начинают свой путь в Data Science.

Stepik
0 отзывов

О курсе

Введение в Data Science и машинное обучение. Курс знакомит слушателей с основами машинного обучения и рассчитан в первую очередь на тех слушателей, которые только начинают свой путь в Data Science. Мы подробно разберем основные теоретические понятия, а также начнем знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn — наиболее популярными инструменатами для анализа данных и машинного обучения, используя язык программирования Python. Помимо лекций и практических занятий нас ждет много всего увлекательного на курсе, мы поспорим про будущее искусственного интеллекта, поговорим про то, что нужно для успешной карьеры в области Data Science, а также пообщаемся с ведущими специалистами в области анализа данных и машинного обучения.

Количество занятий: 30
Длительность занятий в минутах: 540
Сертификат об окончании:
Автор курса: Анатолий Карпов, Александр Ильин
Задачи и задания:

Программа

  • Урок 1 Всем привет! О чем будет курс?
  • Урок 2. Биг дэйта, дип машин лернинг, основные понятия
  • Урок 3. Модель, нет, не супермодель, начнем с дерева
  • Урок 4. Pandas, Dataframes, нет, панды тут ни при чем
  • Урок 5. Фильтрация данных
  • Урок 6. Группировка и агрегация, ничего, скоро привыкнем
  • Урок 7. Визуализация, seaborn, почти также круто, как ggplot2
  • Урок 8. Практические задания: Pandas
  • Урок 9. Секретный гость
  • Урок 10. Stepik ML contest - это еще что такое?
  • Урок 11. Stepik ML contest - data preprocessing
  • Урок 12. Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction
  • Урок 13. Немного теории и энтропии
  • Урок 14. Titanic: Machine Learning from Disaster
  • Урок 15. Обучение, переобучение, недообучение и кросвалидация
  • Урок 16. Последний джедай или метрики качества модели
  • Урок 17. Подбор параметров и ROC and Roll
  • Урок 18. Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome
  • Урок 19. ML на практике - Автокорректор ошибок правописания
  • Урок 20. Секретный гость
  • Урок 21. Stepik ML contest
  • Урок 22. Снова возвращаемся к деревьям
  • Урок 23. Random forest
  • Урок 24. Зачем знать что-то еще, если есть Random Forest?
  • Урок 25. Секретный гость
  • Урок 26. И на Марсе будут яблони цвести
  • Урок 27. Бонусный урок - нейроэволюция
  • Урок 28. Бонусный урок - трюки в Pandas
  • Урок 29. Вот и все, а что дальше?
  • Урок 30. Stepik ML contest
Принять участие

Отзывы

Оценка
Все отзывы