Содержание курса
ОСНОВЫ PYTHON
27 уроков
1.
Ввведение
↗
2.
Указатели и правила работы
↗
3.
Установка Python и всего необходимого
↗
4.
Типы данных и переменные
↗
5.
Операции с переменными
↗
6.
Операторы ввода и вывода
↗
7.
Практикум 1
↗
8.
Дополнительный материал. Decimal. Что это такое?
↗
9.
Условные операторы
↗
10.
Логические операции
↗
11.
Практикум 2
↗
12.
Функция range
↗
13.
Функция in
↗
14.
Циклы
↗
15.
Функции break и continue
↗
16.
Практикум 3
↗
17.
Библиотека random
↗
18.
Библиотека math
↗
19.
Практикум 4
↗
20.
Строки
↗
21.
Практикум 5
↗
22.
Функции в Python
↗
23.
Области видимости
↗
24.
Практикум 6
↗
25.
Коллекции и их методы
↗
26.
Практикум 7
↗
27.
Контрольная работа №1
↗
ОСНОВЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
15 уроков
1.
Библиотека numpy
↗
2.
Практикум 8
↗
3.
Генераторы
↗
4.
Функции высшего порядка
↗
5.
Практикум 9
↗
6.
Основы Pandas
↗
7.
Практикум 10
↗
8.
Практикум по pandas
↗
9.
Группировка в pandas
↗
10.
Практикум 11
↗
11.
Обогащение данных
↗
12.
Практикум 12
↗
13.
Визуализация данных
↗
14.
Практикум 13
↗
15.
Контрольная работа №2
↗
ОСНОВЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И СОЗДАНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ
10 уроков
1.
Основы машинного обучения
↗
2.
Практикум 14
↗
3.
Нейронные сети
↗
4.
Практикум 15
↗
5.
Обучение без учителя в деталях
↗
6.
Практикум 16
↗
7.
Подготовка данных для машинного обучения
↗
8.
Практикум 17
↗
9.
Контрольная работа №3
↗
10.
Заключение
↗