vk telegram

8 (800) 551-01-42
8 (812) 655-63-21
info@teachandstudy.ru

Курсы Библиотеки Python для Data Science
Библиотеки Python для Data Science
Купить
Запрос счета

event_note Разделов - 10

access_time 20 ак.ч.

art_track Лекций - 65

ondemand_video 16 ч 06 мин

credit_card Стоимость -  4 000 ₽ [[priceDiscountCalc(4000)]] ₽ 4 000 ₽

Описание

Курс знакомит слушателей с основными понятиями Data Science. Мы рассмотрим базовые алгоритмы (линейная модели, деревья решений, KNN, композиции), разберем подготовку данных (очистка, генерация новых признаков и их отбор). Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач.

Рекомендуем Вам:
Бесплатные курсы Все курсы
star [[ parseFloat(course.review_score).toFixed(1) ]] group
[[ course.name ]]
[[ course.price_discount ]] ₽ [[course.price]] ₽ [[ course.price ]] ₽ Бесплатно
1. Введение

1. Введение

2. О формате обучения

3. Тест

4. Где писать код?

5. Курс насыщенный

2. Google Colab

1. Как работать в google colab

2. Введение в google colab

3. Тест

4. Подготовительный этап позади!

3. Первичный анализ данных с pandas

1. Pandas

2. Вводное

3. Видео Pandas

4. Тест

5. Дополнительные материалы

6. Задачи

7. Погружение в pandas прошло успешно!

4. Визуальный анализ данных

1. Matplotlib и Seaborn

2. Вводное

3. Видео визуальный анализ данных

4. Тест

5. Дополнительные материалы

6. Задачи

7. Теперь вы знаете, как красиво и наглядно представлять данные!

5. Регрессия

1. Регрессия

2. Вводное

3. Регрессия

4. Тест

5. Дополнительные материалы

6. Задачи

7. Усвоили, как обучать линейную регрессию

6. Классификация

1. Классификация

2. Вводное

3. Видео классификация

4. Тест

5. Дополнительные материалы

6. Задачи

7. Узнали, что из себя представляет задача классификации

7. Улучшение качества данных

1. Работа с данными

2. Вводное

3. Видео

4. Тест

5. Дополнительные материалы

6. Задачи

7. Усвоили, какие проблемы можем встретить в данных

8. Улучшение качества модели

1. Работа с данными

2. Вводное

3. Видео

4. Тест

5. Задача

6. Узнали, как можно улучшать метрику моделей

9. Обучение без учителя

1. Unsupervised Learning

2. Вводное

3. Видео. Часть 1

4. Видео. Часть 2

5. Тест

6. Дополнительные материалы

7. Задача

8. Разобрались с кластеризацией и пониженияем размерности

10. "Деревянные" модели

1. Проект

2. Вводное

3. Видео

4. Тест

5. Дополнительные материалы

6. Проект

7. Вот и всё

Добавить отзыв
Добавить отзыв

Отзывы могут оставлять только те пользователи, которые получили сертификат.

[[ formattedAverageScore ]] star
[[ myReview.owner.last_name ]] [[ myReview.owner.first_name ]]
[[ moment(new Date(myReview.created_at)).format('DD.MM.YYYY в HH:mm') ]]
[[ myReview.text ]]
star star_border
edit delete check_circle watch_later cancel
Причины отклонения в "Условия использования" п. 11.3
Команда: [[ moment(new Date(comment.created_at)).format('DD.MM.YYYY в HH:mm') ]]
[[ comment.text ]]
На данный момент нет отзывов.
[[ review.owner.last_name ]] [[ review.owner.first_name ]]
[[ moment(new Date(review.created_at)).format('DD.MM.YYYY в HH:mm') ]]
[[ review.text ]]
star star_border
Команда: [[ moment(new Date(comment.created_at)).format('DD.MM.YYYY в HH:mm') ]]
[[ comment.text ]]
Загрузить еще