Программирование [udemy] Python для машинного обучения и науки о данных (2021)

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: udemy​

Название: Python для машинного обучения и науки о данных (2021)​

Продолжительность: 44 ч 5 мин Количество уроков: 225 Видео Язык: Английский Вес архива: 16,31 ГБ

Этот курс по Python для машинного обучения создан для тех, кто хочет сделать уверенный шаг в востребованную профессию аналитика или инженера по данным. Обучение построено так, чтобы вы быстро перешли от базового понимания Python к профессиональной работе с данными и моделями машинного обучения.

Почему этот курс выделяется среди других

Материал курса охватывает весь путь специалиста по данным: от анализа и визуализации до построения моделей и их развертывания. Благодаря структурированному объяснению и практическим примерам вы понимаете не только синтаксис, но и глубинные принципы работы алгоритмов.

Преимущества курса

• Практическое обучение на реальных задачах и датасетах.
• Объяснение математической базы, стоящей за алгоритмами.
• Упор на востребованные навыки, применимые в крупнейших компаниях.
• Доступ к полному стеку технологий Data Science и ML.

Чему вы научитесь

Курс охватывает ключевые инструменты и алгоритмы, необходимые современному специалисту по данным. Он по структуре и объему знаний сопоставим с дорогими буткемпами, но доступен онлайн.

Основы Python для науки о данных

• Работа с данными в Python
• Использование NumPy и векторизированных вычислений
• Глубокий анализ данных с Pandas

Визуализация данных

• Построение графиков в Matplotlib
• Продвинутая визуализация в seaborn
• Создание аналитических панелей и графических отчётов

Алгоритмы машинного обучения в SciKit-Learn

Вы научитесь использовать как базовые, так и продвинутые алгоритмы ML, а также разберёте их внутреннюю механику.

Модели регрессии и регуляризации

• Linear Regression
• Lasso, Ridge, Elastic Net
• Обработка переобучения и оптимизация моделей

Классификация и кластеризация

• K Nearest Neighbors (KNN)
• Decision Trees и Random Forests
• Support Vector Machines (SVM)
• K Means Clustering
• Hierarchical Clustering
• DBSCAN и другие современные методы обучения без учителя

Дополнительные направления

• Natural Language Processing (NLP)
• PCA и методы снижения размерности
• Model Deployment — развертывание моделей в продакшен

Кому подойдет этот курс

Курс ориентирован на студентов, аналитиков, программистов и всех, кто уже знает основы Python и хочет перейти на следующий уровень, начав применять его в Data Science и ML.

Каких результатов вы сможете достичь

После прохождения курса вы сможете уверенно работать с данными, строить модели машинного обучения, внедрять их в реальные проекты и претендовать на высокооплачиваемые позиции в ведущих компаниях мира.

СКАЧАТЬ: