Чему вы научитесь
- Приобретёте необходимый минимум знаний для дальнейшего изучения алгоритмов машинного обучения;
- Детально изучите алгоритм линейной регрессии и сможете создать свой первый проект.
О курсе
Этот курс для тех, кто хочет начать изучение Data science, но не имеет достаточной математической подготовки. Курс включает базовые понятия и теорию, необходимые для понимания алгоритма линейной регрессии, а также много несложных упражнений для закрепления. В последнем модуле подробно разобрана простая линейная регрессия, включая создание проекта.
Для кого этот курс
Курс будет полезен тем, кто решил изучать машинное обучение и Date Science, но кого пугает сложная математическая теория в соответствующих учебниках.
Начальные требования
Для успешного освоения курса необходимы:
- Знание школьной программы по математике:
- арифметические действия с рациональными числами;
- координатная плоскость;
- алгебраические выражения;
- линейные уравнения и их системы.
- Знания Python:
- типы данных;
- переменные и операторы;
- ввод и вывод данных;
- функции (начальный уровень)
- начальные знания библиотек NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.
- Умение работать в Jupyter Notebook.
Преподаватели курса
131
Как проходит обучение
Текстовые лекции, написанные простым и понятным языком, задачи на вычисления и тесты на усвоение материала с автоматической проверкой, возможность задавать вопросы в комментариях, обратная связь от преподавателя и однокурсников.
Что вы получите
- навыки и знания, необходимые для погружения в сферу Data Science;
- возможность отработать теорию на практике;
- доступ к форуму решений;
- поддержку преподавателя, который отвечает в течение дня;
- сертификат
Нагрузка
4-5 часов в неделю