Expert
online Математика Программирование

Python для анализа данных, machine learning и нейронной сети

admin admin
0 (0)
Overview
Curriculum
Reviews
  1. Математика для анализа данных.  numpy, scipy и pandas.
  2. matplotlib и plotly.
  3. Статистика для анализа данных.
  4. Линейные модели, ансамблевые модели.
  5. Качество обучения моделей: метрики, переобучение, функционал качества.
  6. Рекомендательные системы.
  7. Нейронные сети: что это, для чего применяются, основы работы.
  8. Архитектура нейронной сети, обзор фреймворков. Создание простой нейросети

Curriculum

  • 5 Sections
  • 62 Lessons
  • 0 Quizzes
  • 98h Duration
Expand All
WEEK 1
17 Lessons0 Quizzes
  1. Знакомство
  2. Векторы и матрицы
  3. Определитель матрицы
  4. Операции с матрицами. Собственные числа матриц
  5. Дополнительная литература
  6. Установка Anaconda
  7. Знакомство с библиотекой Numpy
  8. Знакомство с библиотекой scipy
  9. Документация и другие источники
  10. Знакомство с библиотекой Pandas
  11. Объект pandas.Series
  12. Объект pandas.DataFrame
  13. Группировка данных
  14. Работа с несколькими таблицами
  15. Преобразование признаков
  16. Документация и другие источники
  17. Конспект
WEEK 2
15 Lessons0 Quizzes
  1. Визуализация с matplotlib
  2. Расширенная визуализация с matplotlib
  3. Визуализация с pandas
  4. Интерактивная визуализация с plotly
  5. Дополнительные источники по визуализации
  6. Определение вероятности
  7. Случайная величина
  8. Показатели центра распределения
  9. Нормальное распределение
  10. Центральная предельная теорема
  11. Зависимость между случайными величинами
  12. Распределение Стьюдента
  13. Дополнительные источники по статистике
  14. Статистика в scipy
  15. Конспект
WEEK 3
16 Lessons0 Quizzes
  1. Виды машинного обучения
  2. Линейная регрессия
  3. Функционал качества и градиентный спуск
  4. Логистическая регрессия
  5. Применение линейных моделей
  6. Дополнительные источники по линейным моделям
  7. Данные и переобучение
  8. Метрики качества
  9. Применение метрик качества
  10. Дополнительные источники по измерению качества моделей
  11. Решающие деревья
  12. Случайный лес
  13. Градиентный бустинг
  14. Применение ансамблевых моделей
  15. Дополнительные источники по ансамблевым моделям
  16. Конспект
WEEK 4
6 Lessons0 Quizzes
  1. Рекомендательные системы
  2. Методы коллаборативной фильтрации
  3. Методы с матричными разложениями
  4. Практика. Матрица рейтингов и SVD
  5. Дополнительные источники по рекомендательным системам
  6. Конспект
WEEK 5
8 Lessons0 Quizzes
  1. Введение Neural Network
  2. Что такое нейросеть
  3. Обучение нейросети
  4. Документация и другие источники
  5. Свёрточные сети
  6. Рекуррентные сети
  7. Документация и другие источники
  8. Конспект
0 out of 5

0 user ratings

Deleting Course Review

Are you sure? You can't restore this back

Course Access

This course is password protected. To access it please enter your password below:

Related Courses

Expert
online Математика Программирование

Object Oriented Programming in Java

0 (0)
  • OOP
  • Java
  • MAP API
0m
0
0
19
₸60,000.00
Buy Now

Retake Course

Are you sure you want to retake the course? This action will permanently delete all your progress in this course.
Expert
online Английский язык Программирование

Applied Machine Learning

0 (0)
  • Machine Learning in Python

96h
0
0
26
₸60,000.00
Buy Now

Retake Course

Are you sure you want to retake the course? This action will permanently delete all your progress in this course.
Expert
Математика

Математика для 7-10 классов (Индивидуально)

0 (0)
  • Подготовка по математике по школьной программе
15h
0
0
0
Free
Buy Now

Retake Course

Are you sure you want to retake the course? This action will permanently delete all your progress in this course.