Курс конкретный, без воды. Но он не подойдет для новичков. Не из-за того, что тут все слишком сложно, нет. Автор учит тому же, чему и другие, но не так подробно, как в курсе Jose Portilla. Новичкам рекомендую тот курс, а этот — чтобы быстро освежить память, если вы уже знакомы с темой. По крайней мере, так в разделе машинного обучения. Про разделы Pandas, Numpy и визуализацию данных ничего не могу сказать, так как их пропустил. Автору благодарность.
Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля
О чём курс
Вам больше не нужно собирать данные вручную — здесь показывают, как автоматизировать анализ и прогнозирование с помощью Python, превращая сухие цифры в наглядные графики. Внутри разбирается работа с библиотеками Pandas и NumPy для обработки массивов данных и Excel-файлов, а также инструменты визуализации Matplotlib и Seaborn для построения отчетов. Вы изучите основы машинного обучения, включая линейную и логистическую регрессию, и научитесь находить баланс между смещением и дисперсией в моделях. Курс подходит для тех, кто хочет освоить прикладное программирование для аналитики и начать применять методы Data Science на практике.
Программа обучения
- Программирование на Python
- Применение Python для Data Science
- Использование pandas Data Frames для решения сложных задач
- Использование pandas для обработки файлов Excel
- Использование NumPy для числовых данных
- Использование pandas для анализа данных
- Использование matplotlib для визуализации данных
- Использование seaborn для визуализации данных
- Использование встроенной визуализации библиотеки Pandas
- Использование библиотек Machine Learning
- Применение новых знаний на практике
- Линейная регрессия
- Компромисс Смещения-Дисперсии
- Логистическая регрессия
Другие материалы автора 8
YA YouRa Allakhverdov Все материалы
Это не розничная цена — это ваш взнос в складчину. Мы собираем группу участников и делим между ними стоимость официального доступа: каждый платит только свою долю, а получает весь материал. Чем больше участников, тем меньше взнос. После того как сумма собрана, мы оформляем официальный доступ и раздаём материалы всем, кто участвовал.
Нажмите кнопку «Получить доступ» на этой странице и следуйте инструкциям. Вас переведёт на форму оплаты — доступны все современные способы (карта, СБП, электронные кошельки). После оплаты на почту придёт письмо со ссылкой и инструкциями для доступа к материалам. Если ссылка не открывается, загляните в раздел «Помощь» или напишите в поддержку.
Да, конечно. Все материалы — видео, PDF, дополнительные файлы — можно скачать к себе на компьютер и пользоваться ими сколько угодно, без ограничений по времени. Ссылки остаются активными в вашей библиотеке «Мои складчины».