Programming on the Java Platform, Enterprise Edition (J2EE)
From scratch to finished specialist for 9 months
About(RU)
(RU)
Язык программирования Python – один из самых популярных инструментов для анализа данных, позволяющая не только использовать наиболее распространенные статистические методы и алгоритмы машинного обучения, но также дает возможность разрабатывать веб-приложения, писать игры, автоматизировать задачи системного администрирования и многое другое.
В данном курсе мы рассмотрим базовые возможности языка, которые могут пригодиться специалисту по Data Science.
Хорошие знания статистики и алгебры являются залогом успешной работы в области Data Science. Понимание этих дисциплин позволит вам не просто бездумно использовать большинство алгоритмов машинного обучения, а делать это осмысленно, правильно подготавливая и настраивая данные.
В третьем блоке курса погрузимся в мир Data Science – научимся работать с данными в Python, извлекать аналитику из данных и строить классические алгоритмы машинного обучения, которые применяются для решения большого количества задач в Data Science. С полученными знаниями вы сможете самостоятельно углубиться в интересующую вас область машинного обучения и освоить самые продвинутые алгоритмы.
(RU)
Руководитель группы разработки моделей в НБКР. Эксперт в области работы с данными, анализа и прогнозирования. Имеет многолетний практический опыт в Data Science и на профессиональном уровне владеет Python - как инструмент анализа данных и построения моделей. Ведет курс “Основы машинного обучения и искусственный интеллект” в инновационном колледже АУЦА. По совместительству работает старшим преподавателем кафедры “Математические методы и исследования операций в экономике” в КРСУ, где преподает курс “Многомерные статистические методы”. Имеет степень магистра по направлению «Прикладная экономика и математические методы», Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ).
(RU)