Машинное обучение. Часть 2/5

73 участника

О чём курс

Для глубокого понимания моделей прогнозирования и анализа данных необходимо освоить связку из математического аппарата и актуальных программных инструментов. В рамках программы вы перейдете от теоретических основ статистики к внедрению готовых моделей в реальную бизнес-среду. Основное внимание уделяется работе с ключевыми библиотеками Python (Numpy, Matplotlib, Scikit-learn) и отработке алгоритмов анализа данных на практике. Обучение включает 65 часов контента, распределенных на 5 месяцев работы, и позволяет пройти путь от математического описания процессов до построения систем машинного обучения в Production.

Программа обучения

  • Модуль 1. Теория вероятностей и математическая статистика
  • Модуль 2. Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
  • Модуль 3. Библиотеки Python для Data Science: продолжение
  • Модуль 4. Алгоритмы анализа данных
  • Модуль 5. Системы машинного обучения в Production
Складчина создана 29 апреля 2020 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы школы 12

G GeekBrains Все материалы
302 ₽ 9 600 ₽