Есть вопросы?

Введите Ваше имя (минимум 2 символа)

Некорректный e-mail

Введите Ваш вопрос (минимум 10 символов)

Подтвердите что Вы не робот

Спасибо, мы скоро Вам ответим!

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.

ПРИВАТНЫЙ КУРС

Учебный план

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

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

Высшая Школа Бизнес-Информатики

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: