Анализ данных на Python в примерах и задачах
В ходе курса слушатель узнает о возможностях, которые предоставляет язык Python для работы с данными.
Python – один из самых популярных инструментов для анализа как структурированных, так и неструктурированных данных. В рамках курса слушатель познакомится с тем, как применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями. Также студенты узнают об основных библиотеках для анализа данных и разберутся в соответствующих методах и использовании их с помощью Python. Материалы и задания курса подобраны так, чтобы у слушателей сформировалось представление об анализе данных и рабочих задачах специалистов по машинному обучению.
Учебный план
|
Вы можете
посмотреть лекцию
Лекция 1. Введение и установка Anaconda |
|||||
| Лекция 2. Первый запуск | |||||
| Лекция 3. Основы синтаксиса и базовые команды | |||||
| Тест 1 для курса # 51860 | |||||
| Лекция 4. Функции и классы | |||||
| Лекция 5. Загрузка данных и импорт моделей машинного обучения | |||||
| Тест 2 для курса # 51860 | |||||
| Лекция 6. Пример построения модели машинного обучения | |||||
| Лекция 7. Кодирование категорных признаков | |||||
| Тест 3 для курса # 51860 | |||||
| Лекция 8. Улучшение качества модели, подбор параметров | |||||
| Лекция 9. Решение задачи определения спам сообщений | |||||
| Лекция 10. Описание различных метрик качества. Часть 1 | |||||
| Лекция 11. Описание различных метрик качества. Часть 2 | |||||
| Лекция 12. Алгоритм деревьев решений | |||||
| Тест 4 для курса # 51860 | |||||
| Лекция 13. Метод опорных векторов | |||||
| Лекция 14. Алгоритм xgboost | |||||
| Тест 5 для курса # 51860 | |||||
| Лекция 15. Нейронные сети. Часть 1 | |||||
| Лекция 16. Нейронные сети. Часть 2 | |||||
| Тест 6 для курса # 51860 | |||||
| Экзамен для курса # 51860 | |||||


