Скрыть объявление
Более 45000 материалов для скачивания в нашем приватном разделе. Не пропусти, возможно данную складчину уже выкупили и выложили для ознакомления.
Скрыть объявление
Гость отличная новость! Мы открыли доступ к ранее скрытому контенту.

Вам доступно более 44 000 видео уроков, книг и программ без VIP статуса. Более подробно ЗДЕСЬ.

Открыто [ML/Класс] DSCource 1. Инструментарий Data Science

Тема в разделе "Программирование", создана пользователем Солнышко, 9 фев 2016.

0/5, Голосов: 0

Этап:
Набор участников
Цена:
2000.00 руб.
Участников:
0 из 15
Организатор:
требуется
0%
Расчетный взнос:
147 руб.
  • (Записывайтесь, чем больше участников, тем меньше расчетный взнос)

  1. Солнышко

    Солнышко Команда форума

    Сообщения:
    19.315
    Симпатии:
    34.149
    Обращаю Ваше пристальное внимание, что складчина только для тех, кто видит описание ниже под хайдом!


    Юрий Кашницкий, Инструментарий Data Science
    Видео лекций, презентации, ссылки по первому курсу данной серии


    "Мы постарались сделать программу так, чтобы в нее входили только самые основные навыки, необходимые в реальной работе. Здесь не будет длинной теории, только практически важные вещи."

    • - Юрий Кашницкий, преподаватель Высшей Школы Экономики, умеющий объяснять сложные вещи простым языком, познакомит слушателей сперва с основными инструментами, которые пригодятся начинающему Data Scientist'у, а после проведет курс по машинному обучению, в котором даст необходимые навыки для построения прогнозных моделей

    Наука о данных (англ. data science, иногда «даталогия» – datalogy) – раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. В более широком значении, Data science – это то, что позволяет извлекать знания из набора данных. От обычной статистики Data science отличается более комплексным подходом – для анализа привлекаются все возможные источники, включающие в себя не только таблицы с сухой статистикой, но также и другие данные.

    В последние несколько лет в науке и промышленности можно наблюдать повышенный интерес к этой новой области знания. Компания McKinsey оценивает нехватку специалистов к 2018 году в 140 000 - 190 000 человек. Журнал Harvard Business Review назвал науку о данных одной из самых перспективных профессий (the sexiest job) XXI века. Резко возрос спрос на таких специалистов.

    Данный курс - отличная возможность сходу окунуться в практическую составляющую этой сложной, но крайне увлекательной области!


    Урок 1. Введение в Python и средства разработки
    - Знакомство с интерпретаторами Python и IPython
    - Обзор и настройка среды разработки PyCharm
    - Jupyter для воспроизводимых исследований
    - Система контроля версий GitHub
    - Обзор возможностей сборки библиотек Anaconda

    Урок 2. Основы языка Python
    - Типы объектов языка Python
    - Основные операции с типами
    - Обзор стандартной библиотеки
    - Операторы, условные конструкции, циклы
    - Практика решения простейших задач

    Урок 3. Структуры данных I
    - Последовательности: строки, списки, кортежи
    - Алгоритмы поиска в одномерных списках
    - Обзор стандартной библиотеки
    - Методы сортировки одномерных списков
    - Алгоритмы на строках
    - Разбор самых распространенных задач на списки и строки

    Урок 4. Структуры данных II
    - Введение в продвинутые структуры данных
    - Словари
    - Стек, очередь, куча, дерево, граф
    - Поиск в глубину и поиск в ширину
    - Обзор классических алгоритмов на графах
    - Разбор задач на словами и множества. Задачи на стек и очередь

    Урок 5. Функции. Рекурсия
    - Понятие функции, ее сигнатуры
    - Модули
    - Понятие индукции
    - Рекурсия
    - Парадигма "Разделяй и Властвуй"
    - Разбор практических задач на рекурсию

    Цена инфопродукта - 2000 руб.



    Реквизиты и вся остальная информация будет под таким же хайдом, так что если Вы его не видите, то Вы не сможете оплатить и получить инфопродукт, и попадёте в список резервистов/штрафников.
    Будьте внимательны.
     
Оценить эту тему:
/5,
Поделиться: