О нашем курс Data Science
Курс состоит из 4 модулей
Intro to Python
Вы узнаете все о типах данных в Python, познакомитесь с основными концепциями объектно-ориентированного программирования,
начнете писать красивый и эффективный код с "python dunder methods".
Data preparation(pre-processing)
В данном модуле вы освоите 4 самые важные библиотеки для любого специалиста машинного обучения: Pandas, NumPy, SkLearn и matplotlib.
Знание данных библиотек является обязательным для манипуляции и визуализации данных.
Machine Learning I
Введение в машинное обучение. Теоретическая и математическая база методов машинного обучения. Как учится модель?
Какие бывают функции потерь и как работает градиентный спуск?
По завершению курса вы обучите свою модель машинного обучения написав весь код с нуля не используя сторонних библиотек.
Machine Learning II
Заключительная часть курса. Самые популярные алгоритмы supervised и unsupervised learning. Вы напишете свой собственный код для уменьшения размерности, кластеризации данных и сравните результаты с готовыми библиотеками. Научитесь настраивать параметры популярных библиотек для бустинга вплоть до собственной функции потерь адаптированной под задачу.