Математика и статистика для анализа данных

Освоите Python для анализа данных (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn). Научитесь строить и интерпретировать модели машинного обучения (линейная, логистическая регрессия, деревья решений, KNN), автоматизировать задачи с ИИ и использовать scikit-learn и TensorFlow/Keras на практике. Вы будете работать с реальными данными и решать настоящие задачи. 21 час теории 22 часа практики Компьютерная грамотность Вводное бонусное занятие по работе с Python Обзор инструментов для анализа данных: Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn), SQL Основы машинного обучения (ML): линейная и логистическая регрессия, деревья решений, k-ближайших соседей (KNN) Введение в нейронные сети: основы работы нейронных сетей для анализа данных, GPT-модели нейронки Практическое использование библиотек Python для машинного обучения: scikit-learn, TensorFlow/Keras

1. Компьютерная грамотностьВремя не указано
2. Вводное бонусное занятие по работе с PythonВремя не указано
3. Обзор инструментов для анализа данных: Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn), SQLВремя не указано
4. Основы машинного обучения (ML): линейная и логистическая регрессия, деревья решений, k-ближайших соседей (KNN)Время не указано
5. Введение в нейронные сети: основы работы нейронных сетей для анализа данных, GPT-модели нейронкиВремя не указано
6. Практическое использование библиотек Python для машинного обучения: scikit-learn, TensorFlow/KerasВремя не указано

Закрепите знания на практике в мини-проекте по реальной задаче. Пройдёте все этапы: от сбора данных до анализа и выводов. В финале получите обратную связь от эксперта и готовый кейс для профессионального развития. 4 часа теории 16 часов практики Обзор прикладных задач: примеры применения математики и статистики в разных сферах (маркетинг, финансы, IT) Выбор и исследование датасета: работа с реальными данными Формирование и реализация мини-проекта

1. Обзор прикладных задач: примеры применения математики и статистики в разных сферах (маркетинг, финансы, IT)Время не указано
2. Выбор и исследование датасета: работа с реальными даннымиВремя не указано
3. Формирование и реализация мини-проектаВремя не указано