Содержание
- 2. План вебинара Что такое Data Science? Цели данного курса Требования Что мы изучим? Учебный процесс Ответы
- 3. Что такое Data Science?
- 4. Data scientist (математик-программист, исследователь данных) Data analyst (аналитик данных) Data engineer (специалист по обработке данных) Machine
- 8. Цели курса Сформировать начальное представление о сфере Data Science Познакомиться с основными библиотеками для DS и
- 9. Технические Python 3.6+ Anaconda (https://www.anaconda.com/distribution/) Профиль на GitHub (https://github.com/) или его аналоге Требования К навыкам Знание
- 10. Что мы изучим? Библиотеки Python Numpy Pandas Matplotlib / Seaborn SciKit-Learn Навыки Обработка данных Визуализация информации
- 11. Как устроен учебный процесс Введение в курс Курсовой проект 4 недели Домашнее задание Вебинар Видео урок
- 12. Домашние задания Оформляем решение в тетрадках jupyter notebook Решения прикрепляем к видеоурокам (ссылка на git или
- 13. Вебинары Обсудим основные этапы построения предсказательных моделей На примере обучающего набора данных отработаем ключевые шаги Подготовимся
- 14. Курсовой проект Тема проекта: «Предсказание цен на жилые дома» Подготовка в течение курса Консультация перед проектом
- 15. Если возникнут сложности Повторно ознакомиться с материалом (видео уроки, разборы и т.д.) Изучить дополнительную информацию в
- 16. Ответы на вопросы
- 18. Скачать презентацию