- Суть
- Сбор, очистка, нормализация и балансировка данных для ML-моделей на примере футбольной аналитики
- На выходе
- Писать скрипты для парсинга веб-данных; Проводить очистку и предобработку датасетов; Выполнять кластерный анализ данных; Нормализовать и стандартизировать признаки для ML-моделей; Проверять качество данных и балансировать датасеты
- Навыки
- Парсинг веб-данных · Предобработка датасетов · Кластерный анализ · Нормализация признаков · Стандартизация признаков · Балансировка датасетов · Python
- Кому подойдёт
- Те, кто осваивает Python и хочет перейти к инженерной практике сбора и обработки данных
