Специалист по Data Science Плюс. Часть 5/16
- Суть
- Фундаментальные принципы построения моделей и инструменты анализа данных в машинном обучении
- На выходе
- Формировать статистические гипотезы и проверять их с помощью теории вероятностей; Создавать и тестировать алгоритмы машинного обучения; Работать с системами хранения данных для нужд аналитики; Применять математические методы для оценки качества прогнозных моделей
- Навыки
- теория вероятностей · статистика · машинное обучение · анализ данных · тестирование алгоритмов
- Кому подойдёт
- Те, кто готовится к карьере в области Data Science; Те, кто нарабатывает базу для работы с Deep Learning