Машинное обучение и анализ данных на Python
- Суть
- Практическое применение Python, библиотек анализа данных и фреймворков машинного обучения
- На выходе
- Программировать на Python для задач анализа данных; Использовать библиотеки Numpy, Pandas, Matplotlib; Применять алгоритмы машинного обучения для задач классификации и регрессии; Проводить статистические проверки гипотез и A/B-тестирование; Строить и настраивать архитектуры нейронных сетей в PyTorch
- Навыки
- Программирование на Python · Numpy · Pandas · Matplotlib · PyTorch · A/B-тестирование · Машинное обучение · Компьютерное зрение и NLP