S
SlivInfoKurs
Модератор
- Регистрация
- 31.03.2020
- Сообщения
- 149 158
- Реакции
- 366
- Онлайн
- 6дн 5ч 23м 57с
чина:
Описание:
Этот обучающий курс предоставит вам уникальные возможности для изучения области Data Science. Вы получите подробное представление о работе профессионалов в этой сфере, решаемых ими задачах и используемых инструментах. Мы совместно посмотрим на роль Data Scientist через призму практических примеров, где вы сможете обучить свои первые модели и провести анализ на основе их результатов.
Ваши новые навыки
Data Science является одной из ведущих областей в ИТ, привлекающей большое внимание специалистов. Эксперты по анализу данных и машинному обучению активно требуются во всем мире, включая Россию.
Прогнозы говорят о дальнейшем расширении этой сферы, поскольку компании прекрасно осознают ценность Data Scientist для своего развития и финансового успеха.
Наш курс не перегружен математическими формулами. Мы ставим перед собой задачу ознакомить вас с областью, помочь приобрести практические навыки и создать полное представление о процессе обучения моделей.
Курс делится на 4 основных модуля, каждый из которых включает теоретические и практические занятия:
1. Введение
Вы получите знания о Data Science и его отличии от Machine Learning, а также узнаете о работе специалистов в этих областях. Также мы рассмотрим инструмент для анализа данных Python и среду разработки Jupyter Notebook, которые вы сможете установить для продолжения работы.
2. Основы Python
В рамках этого модуля вы изучите основы языка программирования Python: переменные, типы данных, функции, ООП. Этого будет достаточно для начального этапа работы с моделями машинного обучения. Практические задания помогут закрепить полученные навыки программирования.
3. Инструменты для анализа и визуализации данных
Здесь вы познакомитесь с инструментами, необходимыми для предварительного анализа данных: библиотекой Pandas для работы с табличными данными, Matplotlib и Seaborn для визуализации данных и результатов обучения моделей.
4. Машинное обучение
В этом разделе мы рассмотрим модели машинного обучения: их работу, применение в различных ситуациях. Вы также узнаете о библиотеке Scikit-learn, которая включает большинство ML моделей. Здесь вы научитесь процессу предобработки данных, обучения моделей и интерпретации их результатов.
Стоимость курса - 599 руб.
Ссылка скрыта
Описание:
Этот обучающий курс предоставит вам уникальные возможности для изучения области Data Science. Вы получите подробное представление о работе профессионалов в этой сфере, решаемых ими задачах и используемых инструментах. Мы совместно посмотрим на роль Data Scientist через призму практических примеров, где вы сможете обучить свои первые модели и провести анализ на основе их результатов.
Ваши новые навыки
- Основы программирования на Python
- Работа с библиотеками Pandas и Scikit-learn
- Обучение моделей машинного обучения
- Визуализация данных с использованием Matplotlib и Seaborn
- Оценка и понимание метрик результативности
- Интерпретация результатов моделей ML
Data Science является одной из ведущих областей в ИТ, привлекающей большое внимание специалистов. Эксперты по анализу данных и машинному обучению активно требуются во всем мире, включая Россию.
Прогнозы говорят о дальнейшем расширении этой сферы, поскольку компании прекрасно осознают ценность Data Scientist для своего развития и финансового успеха.
Наш курс не перегружен математическими формулами. Мы ставим перед собой задачу ознакомить вас с областью, помочь приобрести практические навыки и создать полное представление о процессе обучения моделей.
Курс делится на 4 основных модуля, каждый из которых включает теоретические и практические занятия:
1. Введение
Вы получите знания о Data Science и его отличии от Machine Learning, а также узнаете о работе специалистов в этих областях. Также мы рассмотрим инструмент для анализа данных Python и среду разработки Jupyter Notebook, которые вы сможете установить для продолжения работы.
2. Основы Python
В рамках этого модуля вы изучите основы языка программирования Python: переменные, типы данных, функции, ООП. Этого будет достаточно для начального этапа работы с моделями машинного обучения. Практические задания помогут закрепить полученные навыки программирования.
3. Инструменты для анализа и визуализации данных
Здесь вы познакомитесь с инструментами, необходимыми для предварительного анализа данных: библиотекой Pandas для работы с табличными данными, Matplotlib и Seaborn для визуализации данных и результатов обучения моделей.
4. Машинное обучение
В этом разделе мы рассмотрим модели машинного обучения: их работу, применение в различных ситуациях. Вы также узнаете о библиотеке Scikit-learn, которая включает большинство ML моделей. Здесь вы научитесь процессу предобработки данных, обучения моделей и интерпретации их результатов.
Стоимость курса - 599 руб.
Ссылка скрыта
