Курс на Stepik
Обложка курса «Data Science с использованием PostgreSQL и Python» на Stepik
Бесплатно

Data Science с использованием PostgreSQL и Python ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс по машинному обучению и глубинному обучению предоставляет глубокие знания о методах и алгоритмах, необходимых для анализа данных, построения предсказательных моделей и применения технологий искусственного интеллекта в реальных задачах. Участники изучат основные концепции, такие как обучение с учителем и без учителя, работу с нейронными сетями и их оптимизацию, а также реализацию проектов с использованием популярных библиотек Python, таких как scikit-learn и TensorFlow.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Data Science с использованием PostgreSQL и Python»Учеников на курсе 133
Сертификаты, выданные на курсе «Data Science с использованием PostgreSQL и Python»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Data Science с использованием PostgreSQL и Python»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Data Science с использованием PostgreSQL и Python»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Data Science с использованием PostgreSQL и Python»Количество уроков 10
Тесты в курсе «Data Science с использованием PostgreSQL и Python»Количество квизов 22
Время прохождения курса «Data Science с использованием PostgreSQL и Python»Время прохождения курса —
Обновления курса «Data Science с использованием PostgreSQL и Python»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Data Science с использованием PostgreSQL и Python»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Data Science с использованием PostgreSQL и Python»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Data Science с использованием PostgreSQL и Python» 5 разделов Уроки в курсе «Data Science с использованием PostgreSQL и Python» 10 уроков Тесты в курсе «Data Science с использованием PostgreSQL и Python» 22 теста Время прохождения курса «Data Science с использованием PostgreSQL и Python» 0 ч. Последнее обновление курса «Data Science с использованием PostgreSQL и Python» обн. 1 год назад

Введение в Data Science и PostgreSQL

2 урока
1. Основы Data Science: цели, методы и инструменты. ↗
2. Введение в PostgreSQL: установка, базовые команды SQL ↗

Статистический анализ данных

2 урока
1. Описательная статистика и анализ данных ↗
2. Визуализация с помощью библиотеки Matplotlib и Seaborn в Python ↗

Подготовка и очистка данных

2 урока
1. ETL-процессы: извлечение, трансформация и загрузка данных. ↗
2. Очистка и обработка пропущенных данных ↗

Предиктивная аналитика

2 урока
1. Основы регрессии и её применение в прогнозировании. ↗
2. Построение модели регрессии на реальных данных. ↗

Машинное обучение

2 урока
1. Машинное обучение ↗
2. Основы глубинного обучения ↗