- Суть
- Подготовка к поступлению в ШАД: математические основы машинного обучения и анализ данных
- На выходе
- Работать с разнородными данными, выполнять их препроцессинг, очистку и визуализацию; Собирать baseline-модели и оценивать их качество; Применять линейные модели, деревья решений, ансамбли и методы снижения размерности; Решать задачи вступительных испытаний прошлых лет в ШАД
- Навыки
- Numpy · Pandas · Matplotlib · препроцессинг данных · очистка данных · визуализация данных · машинное обучение
- Кому подойдёт
- поступающие в Школу анализа данных (ШАД); начинающие специалисты в Data Science; разработчики
