Очень интересный курс, с удовольствиям слушала лекции
Здорово, что тут очень понятное изложение материала
очный формат
168 академических часов
Введение в Python и Data Science
Всем, кому интересны новые технологии и профессии будущего
Тем, кто хочет научиться пользоваться базовыми инструментами и подходами для анализа данных и машинного обучения с помощью Python
Тем, кто стремится освоить технологии и методики для анализа большого объёма информации
Кому подойдет этот курс
Специалистам различных отраслей, от гуманитариев до инженеров и финансистов, реализующим проекты в сфере анализа данных
Чему вы научитесь
Основам Python
Введению в машинное обучение
Необходимым знаниям из области математики для анализа данных
Применению Python для анализа данных
Программа курса
4 модуля
168 часов
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.
Структура данных. Работа с индексами. Чистка данных. Математические операции. Операции объединения данных. Агрегирование данных. Визуализация данных. Определение пола.
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.
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
Преподаватель курса
Записаться на курс
или получить бесплатную консультацию
или получить бесплатную консультацию
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с политикой конфиденциальности и пользовательским соглашением