Машинное обучение в Python: Machine Learning & Data Science

Description

Добро пожаловать на самый полный курс по Машинному Обучению и Data Science!

Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Data Science и машинному обучению с помощью Python.

Этот объёмный курс может заменить Вам целый набор других курсов, которые могут стоить в десятки раз больше.

В этом курсе Вы изучите следующие темы:

• Программирование в Python (экспресс-курс)

• NumPy в Python

• Детальное изучение Pandas для анализа и предварительной обработки данных

• Детальное изучение Seaborn для визуализации данных (включая Matplotlib для кастомизации графиков)

• Машинное обучение с помощью SciKit Learn, включая следующие темы:

  • Linear Regression - Линейная Регрессия

  • Regularization - Регуляризация

  • Lasso Regression - Лассо-Регрессия

  • Ridge Regression - Ридж-Регрессия

  • Регуляризация Elastic Net

  • Logistic Regression - Логистическая регрессия

  • K Nearest Neighbors - Метод К-ближайших соседей

  • Decision Trees - Деревья решений

  • Random Forests - Случайные леса

  • AdaBoost, GradientBoosting - Адаптивный бустинг, Градиентный бустинг

  • Natural Language Processing - Обработка языковых данных

  • K Means Clustering - Кластеризация К-средних

  • Hierarchical Clustering - Иерархическая кластеризация

  • DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) - Кластеризация на основе плотности данных

  • PCA - Principal Component Analysis - Метод главных компонент

  • И многое, многое другое!

Внутри курса находится набор блокнотов Jupyter Notebook с русском языке с примерами кода и детальным описанием. Для каждой лекции это отдельные блокноты, которые разложены по папкам с соответствии с разделами курса.  Так что Вы сможете не только просмотреть видео-лекции, но и прочитать блокноты.  Это особенно удобно, когда Вам нужно что-то вспомнить или быстро пробежаться по материалу в поисках нужной информации.

Как всегда, мы очень ценим возможность стать Вашими инструкторами по Data Science, машинному обучению и Python. Надеемся, что Вы запишетесь на этот курс и прокачаете Ваши навыки!

What You Will Learn!

• Построение моделей машинного обучения с учителем (Supervised Learning)
• Применение NumPy для работы с числами в Python
• Применение Seaborn для создания красивых графиков визуализации данных
• Применение Pandas для манипуляции с данными в Python
• Применение Matplotlib для детальной настройки визуализаций данных в Python
• Конструирование признаков (Feature Engineering) на реалистичных примерах
• Алгоритмы регрессии для предсказания непрерывных переменных
• Навыки подготовки данных к машинному обучению
• Алгоритмы классификации для предсказания категориальных переменных
• Создание портфолио проектов машинного обучения и Data Science
• Работа с Scikit-Learn для применения различных алгоритмов машинного обучения
• Быстрая настройка Anaconda для работ по машинному обучению
• Понимание полного цикла этапов работ по машинному обучению

Who Should Attend!

• Начинающие разработчики Python, интересующиеся машинным обучением и Data Science

TAKE THIS COURSE