дистанционный формат
168 академических часов
Введение в Python и DataScience
Здорово, что тут очень понятное изложение материала
Очень интересный курс, с удовольствиям слушала лекции
Желающим освоить программирование на Python
Желающим освоить анализ данных на Python
Желающим получить знания для работы в области Data Science
Кому подойдет этот курс
Специалистам смежных профессий, желающим повысить свою квалификацию
Чему вы научитесь
Необходимым знаниям из области математики для анализа данных
Применению Python для анализа данных
Основам Python
Введению в машинное обучение
Программа курса
168 часов
4 модуля
Модуль 1. Основы Python
Установка Python. Синтаксис. Типы и объекты. Типы операторов. Условные операторы. Циклы. Как не надо называть переменные. Числа. Строки. Списки. Кортежи. Словари. Множества. Функции. Исключения. Работа с файлами. Подключение модулей.
Модуль 2. Применение Python для анализа данных
Структура данных. Работа с индексами. Чистка данных. Математические операции. Операции объединения данных. Агрегирование данных. Визуализация данных. Определение пола.
Модуль 3. Необходимые знания из области математики для анализа данных
Функция одной переменной. Производная функции одной переменной. Оптимизация функции одной переменной. Введение в линейную алгебру для машинного обучения. Введение в линейную алгебру для машинного обучения. Библиотека Numpy. Вероятности.
Модуль 4. Введение в машинное обучение
Линейная регрессия. Логистическая регрессия в задаче классификации успеха маркетинговой кампании. Перцептрон Розенблатта. Нейрон с сигмоидой. Обучение нейрона с помощью функции потерь LogLoss. Нейрон с различными функциями активации. PyTorch. Основы: синтаксис, torch.cuda и torch.autograd. Один нейрон на PyTorch. Многослойная сеть на PyTorch. PyTorch. Основы: синтаксис, torch.cuda и torch.autograd. Convolution и Pooling операции. Свёрточные нейронные сети: MNIST. Свёрточные нейронные сети: CIFAR10. Свёрточные нейронные и многослойные сети.
Кравченко Олег Юрьевич
Разработчик ряда программных продуктов и аналитик данных в сфере медицины программист, инженер, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры Информационных технологий и защиты информации РГЭУ (РИНХ)
Преподаватель курса
Записаться на курс
или получить бесплатную консультацию