Курс на Stepik
Обложка курса «Основы анализа данных и ML для начинающих» на Stepik
Бесплатно

Основы анализа данных и ML для начинающих 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс «Основы анализа данных и ML для начинающих» подготовлен для студентов ДГТУ. Он знакомит с базовыми понятиями AI, ML, DL и Data Science и показывает путь от анализа данных до первого ML-приложения.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Основы анализа данных и ML для начинающих»Учеников на курсе 0
Сертификаты, выданные на курсе «Основы анализа данных и ML для начинающих»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Основы анализа данных и ML для начинающих»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Основы анализа данных и ML для начинающих»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Основы анализа данных и ML для начинающих»Количество уроков 4
Тесты в курсе «Основы анализа данных и ML для начинающих»Количество квизов 23
Обновления курса «Основы анализа данных и ML для начинающих»Обновления курса
Дата публикации курса «Основы анализа данных и ML для начинающих»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Основы анализа данных и ML для начинающих»Последнее обновление
Сложность easy

Чему вы научитесь

  • Вы научитесь работать с данными, проводить первичный анализ, очищать и визуализировать данные, решать базовые задачи регрессии и классификации, оценивать качество моделей, а также создадите свой первый проект в GitHub.

О курсе

Курс «Основы анализа данных и ML для начинающих» подготовлен для студентов ДГТУ. Он знакомит с базовыми понятиями AI, ML, DL и Data Science и показывает путь от анализа данных до первого ML-приложения.

Для кого этот курс

Курс предназначен для студентов ДГТУ, которые хотят познакомиться с анализом данных и машинным обучением и понять, интересна ли им эта область.

Начальные требования

Достаточно базовой компьютерной грамотности и готовности работать с Python. Глубокие знания программирования, математики или ML не требуются.

Преподаватели курса

Как проходит обучение

Обучение включает офлайн-лекции, задачи на Stepik для повторения пройденного материала, домашние задания в ноутбуках и финальный проект. Домашние задания выполняются в Jupyter Notebook, а проверка проходит на Stepik.

Нагрузка

3-4 часа в неделю

Расскажите о курсе друзьям