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 Numpy, Pandas, Sklearn, Matplotlib, Seaborn
О курсе
Курс знакомит слушателей с основными понятиями Data Science. Мы рассмотрим базовые алгоритмы (линейная модели, деревья решений, KNN, композиции), разберем подготовку данных (очистка, генерация новых признаков и их отбор). Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач.
Для кого этот курс
Для тех, кто хочет разбираться в Data Science, кто хочет научиться корректно подготавливать данных, кто хочет решать задачи классификации, регрессии и кластеризации, кто хочет получить навык написания кода на Numpy, Pandas, Sklearn, Matplotlib, Seaborn
Начальные требования
- Основы Python
- Основы статистики
Преподаватели курса
358
Как проходит обучение
Видео-лекции (60-120 минут), практические задания (с провереркой от преподавателя), тесты на усвоение материала с автоматической проверкой, поддержка проподавателя.
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 30 учеников получили сертификат.
Что вы получите
- навыки и знания
- возможность отработать теорию на практике
- 5-10 проектов в портфолио
Нагрузка
3-5 часов в неделю