Обучающие машины с использованием Python: наука о данных для новичков

Машинное обучение позволяет компьютерам обучаться на данных без необходимости явного программирования каждого правила. Внутри курса разбираются ключевые инструменты для работы с данными: среда Spyder, библиотеки Pandas и NumPy. Вы научитесь применять методы контролируемого и неконтролируемого обучения, строить модели линейной регрессии, деревья решений, а также использовать ансамблевые методы, включая случайный лес (Random Forest) и XGBoost. Особое внимание уделяется анализу разведочных данных, статистике и оценке качества моделей через кросс-валидацию и настройку гиперпараметров. Материал ориентирован на новичков, программистов и разработчиков, которые хотят освоить навыки Data Science и внедрять ML-решения в бизнес-задачи.