Скрыть объявление

Если у вас возникают проблемы с пополнением баланса по карте, то пробуйте через СБП . Он еще и выгоднее (без комиссии банка).


СБП - это система быстрых платежей - перевод по номеру телефона без комиссии

Скрыть объявление

Вплетайте уют в свои дни: сегодня День Вязания!

В честь праздника — акция на раздел «Хобби и рукоделие»

Подробности ТУТ

Скрыть объявление

На короткое время в нашем  канале  рассказываем где достать редкие курсы

Запись

[Stepik] Библиотеки Python для Data Science (Юлия Пономарева)

Тема в разделе "Курсы по программированию"

Цена:
4000 руб
Взнос:
435 руб
Организатор:
Dr.Vatson

Список участников складчины:

1. Dr.Vatson
open
2
Записаться
  1. Dr.Vatson Организатор складчин

    [Stepik] Библиотеки Python для Data Science (Юлия Пономарева)

    [​IMG]

    [Stepik] Библиотеки Python для Data Science (Юлия Пономарева)​

    Чему вы научитесь
    - Решать задачи классификации, кластеризации и регрессии
    - Проводить чистку данных от пропусков и выбросов
    - Корректно готовить данные для модели
    - Оценивать работу моделей
    - Улучшать качество предсказаний
    - Работа с Numpy, Pandas, Sklearn, Matplotlib, Seaborn

    Начальные требования
    - Основы Python
    - Основы статистики

    Цели курса
    1 Разобраться в этапах проекта в Data Science
    2 Научиться решать задачи классификации, кластеризации, регрессии
    3 Усвоить тонкости работы с табличными данными через Pandas
    4 Освоить обучение моделей через Sklearn
    5 Познакомиться с подготовкой данных для моделей
    5.1 Очистка
    5.2 Кодирование признаков
    5.3 Генерация новых признаков
    5.4 Выбор признаков

    Почему стоит выбрать именно этот курс
    1 В этом курсе 8 лекций с практическими упражнениями, которые покрывают основы Data Science.
    2 Решения заданий проверяются преподавателем.
    3 Поддержка преподавателя на всем пути изучения.
    4 Каждому нюансу уделяется особое внимание, информация разжевывается до мелочей и подается вам.

    Какие особенности у курса
    В этом курсе 8 лекций записанных лекций, которые взяты с занятий с группой студентов. Видео представленны трансляциями на youtube, где в формате живого общения рассказывается материал и даются ответы на вопросы студентов.

    Что нужно будут делать
    Нужно внимательно смотреть видео-лекции (60-120 минут), выполнять практические задания, которые будет проверять преподаватель,, выполнять тесты на усвоение материала с автоматической проверкой, не бояться ошибаться и экспериментировать с данными и моделями и наслаждаться процессом обучения.

    Для кого этот курс
    Для тех, кто хочет разбираться в Data Science, кто хочет научиться корректно подготавливать данных, кто хочет решать задачи классификации, регрессии и кластеризации, кто хочет получить навык написания кода на Numpy, Pandas, Sklearn, Matplotlib, Seaborn.

    Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
     
  2. Похожие складчины
    Загрузка...
Наверх