Курс «Machine Learning. Basic»

Направление
Другое
Домашние задания
Есть
Итоговый экзамен
Есть
Количество уроков
6
Документ об обучении
Сертификат
Обратная связь
Есть
Доступ
Сразу после покупки
Последнее обновление 18.05.2022

О курсе

С нуля до уверенных Junior компетенций в Машинном обучении. Персональный ментор. Практика на реальных данных.

Программа курса

  1. Тема 1. Знакомство. Настройка окружения для работы

    Тема 2. Базовые типы и структуры данных. Управление потоком

    Тема 3. Работа с функциями и данными

    Тема 4. Git, shell
  2. Тема 5. Основы ООП

    Тема 6. Продвинутый ООП, исключения

    Тема 7. Продвинутый ООП, продолжение

    Тема 8. Модули и импорты

    Тема 9. Тесты

    Тема 10. Знакомство со встроенными модулями

    Тема 11. Файлы и сеть
  3. Тема 12. Основы NumPy

    Тема 13. Основы Pandas

    Тема 14. Визуализация данных
  4. Тема 15. Матрицы. Основные понятия и операции

    Тема 16. Практика. Матрицы

    Тема 17. Дифференцирование и оптимизация функций

    Тема 18. Практика. Дифференцирование и оптимизация функций

    Тема 19. Алгоритмы и вычислительная сложность

    Тема 20. МНК и ММП

    Тема 21. Практика. МНК и ММП

    Тема 22. Случайные величины и их моделирование

    Тема 23. Практика. Случайные величины и их моделирование

    Тема 24. Исследование зависимостей: номинальные, порядковые и количественные величины

    Тема 25. Практика. Исследование зависимостей: номинальные, порядковые и количественные величины

    Тема 26. AБ тестирование
  5. Тема 27. Введение в машинное обучение

    Тема 28. Exploratory Data Analysis and Preprocessing

    Тема 29. Задача регрессии. Линейная регрессия

    Тема 30. Задача классификации. Метод ближайших соседей

    Тема 31. Логистическая регрессия

    Тема 32. Деревья решений

    Тема 33. Ансамбли моделей

    Тема 34. Feature engineering & advanced preprocessing
  6. Тема 35. Выбор темы проекта

    Тема 36. Консультация в формате предзащиты

    Тема 37. Защита проекта

Преподаватели

Антон Лоскутов
Работает на позиции Data Scientist в Mail.Ru Group. Окончил образовательный проект «Техносфера» от Mail.Ru. Закончил обучение в МГУ имени М. В. Ломоносова на механико-математическом факультете.

Чит...
Дмитрий Сергеев
Практикует машинное обучение и анализ данных с 2012 года. В настоящий момент работает Head of R&D в компании WeatherWell. Имеет опыт практического применения машинного обучения в геймдеве, банковской ...
Нигяр Мовсумова
Работает в одной из крупнейших телекоммуникационных компаний в Азербайджане.
Больше года опыта инструктором, в том числе по Python для разных возрастных групп.
Технический ментор проекта развития дл...
Евгений Ревняков
Начинал в школе с паяльником в руках. Потом был ZX Spectrum. В университет пошел на техническую специальность. В механике много интересного, но в 2008 интерес к ИТ взял верх: компьютерные сети -> Delp...
Сурен Хоренян
Долгое время занимал должность Backend-разработчика на Python 3.6 в компании AdCombo. Стек используемых технологией включает Flask, SQLAlchemy, PostgreSQL, Redis, Docker и многое другое.

Начинал св...
Мария Тихонова
Работает специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в Сбере. Занимается нейросетевыми языковыми моделями и их применением в реальных задачах. Считает, что работа в области Data Science дает уник...
Александр Миленькин
Старший менеджер по работе с большими данными в X5 Retail Group.
Ранее старший аналитик в Асна, data scientist в Gero и биоинформатик в Insilico Medicine.

Около 6 лет в IT. Выпускник МФТИ.

Преп...
Андрей Канашов
Работает на позиции Data Scientist в рекламном агентстве OMD OM GROUP. В текущей деятельности решает задачи:
- Аудиторного профилирования
- Персонализации рекламы
- Анализа социальных сетей

Само...

Другие курсы по этой теме

Помогите нам улучшить наш сервис, поделитесь своим опытом, пройдя небольшой опрос. Он займет у вас не больше 5 минут.
Пройти опрос