Машинное обучение. Часть 4/5
- Суть
- Стек технологий для вывода ML-продуктов в продакшен и математический аппарат анализа данных.
- Уровень
- для практикующих
- На выходе
- Применять методы теории вероятностей и математической статистики для анализа данных; Проектировать и внедрять системы машинного обучения в промышленную среду (Production); Разрабатывать и оптимизировать алгоритмы анализа данных
- Навыки
- Numpy · Matplotlib · Scikit-learn · Вывод ML в продакшен · Анализ данных
- Кому подойдёт
- Тем, кто уже имеет базу в Data Science и стремится создавать профессиональные ML-решения