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 119
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

1. Введение в Data Science и PostgreSQL

2 урока
Закрытый
1.1 Основы Data Science: цели, методы и инструменты. ↗
88
14
1м 43с
0
Закрытый
1.2 Введение в PostgreSQL: установка, базовые команды SQL ↗
24
9
0м 11с
0

2. Статистический анализ данных

2 урока
Закрытый
2.1 Описательная статистика и анализ данных ↗
17
8
0м 7с
0
Закрытый
2.2 Визуализация с помощью библиотеки Matplotlib и Seaborn в Python ↗
10
7
4м 17с
0

3. Подготовка и очистка данных

2 урока
Закрытый
3.1 ETL-процессы: извлечение, трансформация и загрузка данных. ↗
14
6
3м 34с
0
Закрытый
3.2 Очистка и обработка пропущенных данных ↗
8
6
-
0

4. Предиктивная аналитика

2 урока
Закрытый
4.1 Основы регрессии и её применение в прогнозировании. ↗
10
6
-
0
Закрытый
4.2 Построение модели регрессии на реальных данных. ↗
7
6
-
0

5. Машинное обучение

2 урока
Закрытый
5.1 Машинное обучение ↗
9
6
-
0
Закрытый
5.2 Основы глубинного обучения ↗
8
6
-
0