1. Новые складчины Показать еще

    17.10.2017: Системно-векторное профилирование. (Сергей Асеев)

    17.10.2017: От динозавра до компота. Ученые отвечают на 100 (и еще 8) вопросов обо всем

    17.10.2017: Неви(тами)нные витамины. Холин, инозит - на страже клеточных границ - часть 2 (Ольга Кондратьева)

    17.10.2017: Энергия Вашего организма - Коэнзим Q10 (Ольга Кондратьева)

    17.10.2017: Натуральный соевый экстракт - Лецитин (Ольга Кондратьева)

  2. Гость, если у Вас на каком либо сайте есть аккаунт с повышенным статусом, то и у нас вы можете получить соответствующий статус. Подробнее читайте здесь https://www.skladchik.biz/threads/83942/
    Скрыть объявление
  3. Нужен организатор Показать еще

    17.10.2017: Натуральный соевый экстракт - Лецитин (Ольга Кондратьева)

    15.10.2017: Final Cut Pro X для Новичков

    12.10.2017: Полный курс Таро

    11.10.2017: Диски с фестиваля Ведической Астрологии Рами Блекта...

    08.10.2017: Дыра на теннис

  4. Сбор взносов Показать еще

    03.10.2017: [WebSarafan] 7 способов: Как продать ваш продукт или сервис?

    03.10.2017: [profileschool] Короткометражный фильм: практика монтажа (Дарья Гладышева)

    01.10.2017: Курс по работе и заработку с Telegram

    24.09.2017: VSA. Побарный анализ (Александр Пурнов)

    11.09.2017: Атлант: Продвинутая семантика для инфосайтов

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

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Менеджер, 15 ноя 2015.

Цена:
2000р.
Взнос:
40р.

Основной список:

1. viktorkkk 2. deyatel 3. Gendalf_beliy 4. romazepa 5. predmet
    Тип: Стандартная складчина
    Участников: 5/100
    1. 15 ноя 2015
      #1
      Менеджер
      Менеджер Организатор Организатор

      [ML/Класс] DSCource 1. Инструментарий Data Science

      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.




       
      Другие складчины раздела
      Последнее редактирование модератором: 27 дек 2015
    2. 30 май 2016
      #2
      hp4s
      hp4s Организатор Организатор

Участники складчины [ML/Класс] DSCource 1. Инструментарий Data Science смогут написать отзыв