Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 47,989
- 5,227
Автор: Stepik, Влад Бурмистров
Название: Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение (2025)
Этот пакет из 3 курсов содержит более 70 часов качественных видео-лекций!
С домашними заданиями, решениями для домашних заданий. С возможностью скачивать материалы курса.
А также поддержкой преподавателя, если у Вас возникнут какие-либо вопросы!
В курсе по Python Вы освоите следующие темы:
Изучите базовый синтаксис и структуры данных Python 3!
Научитесь создавать блокноты Jupyter Notebook и файлы .py
Изучите продвинутые возможности Python, такие как модуль "collections" и работа с timestamp!
Научитесь использовать Объектно-Ориентированное Программирование!
Изучите сложные темы, например декораторы и генераторы.
Получите уверенное понимание основ языка Python!
В курсе по SQL Вы освоите следующие темы:
Научитесь разрабатывать запросы SELECT к базам данных.
Поймёте все особенности соединений таблиц - INNER JOIN, LEFT OUTER JOIN и т.д.
Сможете избегать частых ошибок, которые делают новички
Будете уверенно использовать SQL для анализа данных
Освоите продвинутые темы, включая оконные функции.
В курсе по Машинному Обучению Вы освоите следующие темы:
Построение моделей машинного обучения с учителем (Supervised Learning)
Применение NumPy для работы с числами в Python
Использование Seaborn для создания красивых графиков визуализации данных
Применение Pandas для манипуляции с данными в Python
Элементы Matplotlib для детальной настройки визуализаций данных в Python
Конструирование признаков (Feature Engineering) на реалистичных примерах
Алгоритмы регрессии для предсказания непрерывных переменных
Навыки подготовки данных к машинному обучению
Алгоритмы классификации для предсказания категориальных переменных
Создание портфолио проектов машинного обучения и Data Science
Работа с Scikit-Learn для применения различных алгоритмов машинного обучения
Быстрая настройка Anaconda для работ по машинному обучению
Понимание полного цикла этапов работ по машинному обучению
В программу входят:
Подробнее:
Скачать:
Название: Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение (2025)
Этот пакет из 3 курсов содержит более 70 часов качественных видео-лекций!
С домашними заданиями, решениями для домашних заданий. С возможностью скачивать материалы курса.
А также поддержкой преподавателя, если у Вас возникнут какие-либо вопросы!
В курсе по Python Вы освоите следующие темы:
Изучите базовый синтаксис и структуры данных Python 3!
Научитесь создавать блокноты Jupyter Notebook и файлы .py
Изучите продвинутые возможности Python, такие как модуль "collections" и работа с timestamp!
Научитесь использовать Объектно-Ориентированное Программирование!
Изучите сложные темы, например декораторы и генераторы.
Получите уверенное понимание основ языка Python!
В курсе по SQL Вы освоите следующие темы:
Научитесь разрабатывать запросы SELECT к базам данных.
Поймёте все особенности соединений таблиц - INNER JOIN, LEFT OUTER JOIN и т.д.
Сможете избегать частых ошибок, которые делают новички
Будете уверенно использовать SQL для анализа данных
Освоите продвинутые темы, включая оконные функции.
В курсе по Машинному Обучению Вы освоите следующие темы:
Построение моделей машинного обучения с учителем (Supervised Learning)
Применение NumPy для работы с числами в Python
Использование Seaborn для создания красивых графиков визуализации данных
Применение Pandas для манипуляции с данными в Python
Элементы Matplotlib для детальной настройки визуализаций данных в Python
Конструирование признаков (Feature Engineering) на реалистичных примерах
Алгоритмы регрессии для предсказания непрерывных переменных
Навыки подготовки данных к машинному обучению
Алгоритмы классификации для предсказания категориальных переменных
Создание портфолио проектов машинного обучения и Data Science
Работа с Scikit-Learn для применения различных алгоритмов машинного обучения
Быстрая настройка Anaconda для работ по машинному обучению
Понимание полного цикла этапов работ по машинному обучению
В программу входят:
- 3 курса
- 428 уроков
- 71 час 32 минуты видео
- 42 теста
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
