Подготовительная программа:
1. 2 недели практических занятий
2. Первые шаги в DataScience
3. Подготовка к вступительному интервью
За 8 практических занятий вы изучите основы языка Python, и на примере трагического крушения трансатлантического парохода узнаете, как можно из ограниченных данных...
Fullstack-разработчик
Кто такой Fullstack-разработчик на JavaScript? Это главный человек в создании веб-сервиса. Fullstack-разработчик отвечает за все, что видит пользователь, а также контролирует внутренние процессы, скрытые от глаз.
Fullstack-разработчик — это незаменимый специалист...
Как проходит обучение
РАБОТА В GITHUB
GitHub — крупнейшая система управления проектами и версиями кода, созданная для разработчиков. Ты сможешь следить за другими разработчиками, за их проектами, успехами и теми, с кем они общаются.
15 НЕДЕЛЬ
первые 3 недели можно совмещать с работой/учебой...
ChatGPT Prompts, DataScience & Python Coding PLUS Projects
This datascience course provides participants with the knowledge, skills, and experience associated with DataScience. Students will explore a range of datascience tools, algorithms, linear programming and statistical techniques...
Описание книги:
Python — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для datascience» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования...
Язык - English, формат обучения - интерактивная платформа
What is DataCamp?
Learn the data and AI skills you need online at your own pace—from non-coding essentials to datascience, AI, and machine learning.
Что такое DataCamp:
Изучайте необходимые вам навыки работы с данными и искусственным...
Python — язык программирования №1 для машинного обучения и DataScience. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области DataScience и...
Если вы работаете с данными на Python и хотите создавать высококачественные интерактивные приложения для работы с данными, демонстрирующие модели машинного обучения и генерирующие красивые интерактивные визуализации, то эта книга идеально подходит для вас.
Описано подключение Streamlit к базам...
DataScience для карьериста
Все мы хотим построить успешную карьеру. Как найти ключ к долгосрочному успеху в DataScience? Для этого понадобятся не только технические ноу-хау, но и правильные «мягкие навыки». Лишь объединив оба этих компонента, можно стать востребованным специалистом. Узнайте...
[Stepik] Библиотеки Python для DataScience (Юлия Пономарева)
Чему вы научитесь
- Решать задачи классификации, кластеризации и регрессии
- Проводить чистку данных от пропусков и выбросов
- Корректно готовить данные для модели
- Оценивать работу моделей
- Улучшать качество предсказаний
- Работа с...
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты DataScience
Математика машинного обучения
Системы хранения данных
Практика машинного обучения
Основы Deep Learning
Как стать специалистом по datascience плюс
Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере datascience
Продолжительность - 16 месяцев (16 частей)
Часть 6.
- Обучение с учителем
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты Data...
Как стать специалистом по datascience плюс
Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере datascience
Продолжительность - 16 месяцев (16 частей)
Часть 5.
- Введение в машинное обучение
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты...
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты DataScience
Математика машинного обучения
Системы хранения данных
Практика машинного обучения
Основы Deep Learning
Как стать специалистом по datascience плюс
Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере datascience
Продолжительность - 16 месяцев (16 частей)
Часть 1.
- Ведение в профессию
- Базовый Python
Часть 2.
- Предобработка данных
Часть 3.
- Исследовательский анализ данных
-...
Это практическое руководство, которое поможет вам успешно пройти собеседование по классическому машинному обучению.
Книга содержит образцы теоретических вопросов, задаваемых на собеседовании по позиции DataScience.
Что вы получите:
6 глав на 47 страницах, охватывающих самые разные темы...
Описание книги
В этой книге мы рассмотрим практические примеры обработки данных. Мы будем работать с различными типами данных, включая текст, изображения и звуки. Книга адресована как начинающим DataScience, так и опытным специалистам, которые хотят отдохнуть от постоянного подключения к сети...
Подготовка к собеседованию в DataScience
Подготовка к собеседованию на DataScience позиции с упором на математику. Алгоритмы ML, теория вероятностей, математическая статистика, линейная алгебра и математический анализ от преподавателей из ведущих университетов (МГУ, Физтех и ВШЭ)
Программа...
Как стать специалистом по datascience плюс
Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере datascience
Содержание:
Начало анализа данных
Основы машинного обучения
Вспомогательные инструменты DataScience
Математика машинного обучения
Системы хранения данных
Практика...
Описание книги
Книга для тех, кто хочет разобраться в искусственном интеллекте, и даже заработать на этом. Основные сведения по статистике, программированию и нейронным сетям. И все это объяснется просто. Дополнительные сведения по языку Python позволят научиться программированию. Книга...