- Суть
- Практический курс по рабочим процессам Data Science и Machine Learning от анализа данных до внедрения моделей
- На выходе
- Проводить разведочный анализ данных и визуализацию; Создавать и подготавливать пайплайны обработки данных; Применять алгоритмы машинного обучения для задач классификации и регрессии; Проводить NLP-анализ и тематическое моделирование текстов; Строить модели прогнозирования временных рядов
- Навыки
- Разведочный анализ данных · ARIMA · Градиентный бустинг · Тематическое моделирование · Стекинг · Блендинг · Рекомендательные системы · Глубокое обучение
- Кому подойдёт
- Разработчики; Аналитики; Менеджеры
- Знать заранее
- Базовый уровень Python и математики
