1. Новые покупки Показать еще

    23.04.2017: Напряженные аспекты в гороскопе 2 (Павел Андреев)

    23.04.2017: Жизнь. Бизнес. Успех (Галия Бердникова)

    23.04.2017: Библиотека Инфотоваров

    23.04.2017: JD Beautiful World: Textures (Jessica Drossin)

    23.04.2017: JD Beautiful World Actions: Paints (Jessica Drossin)

  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

    23.04.2017: Библиотека Инфотоваров

    23.04.2017: Большой альбом по развитию малыша от 2 до 4 лет (Анна Матвеева)

    22.04.2017: База для программы XNEOLINKS (2 018 статей и 936 профилей)

    22.04.2017: Императорские упражнения для мужчин

    21.04.2017: .Технология получения ответов на все свои вопросы.

  4. Сбор взносов Показать еще

    22.04.2017: Быстрая анимация в After Effects (Игорь Лохман)

    18.04.2017: Ревитоника. Привычки, которые омолаживают, и ежедневные ошибки, которые нас старят

    15.04.2017: Торги по банкротству по методу Шерлока Холмса. GOLD (Олег Селифанов)

    14.04.2017: Обработка фото – нежные тона

    14.04.2017: [GeniusMarketing] Новые тактики интернет-продвижения (Олесь Тимофеев)

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
    Тип: Стандартная складчина
    Участников: 4/100
    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. Загрузка...

      Похожие складчины
      1. Менеджер
        Открыто

        [ML/Класс] DSCource 4. Прикладные области

        Менеджер, 15 ноя 2015, в разделе: Курсы по программированию
      2. Менеджер
        Открыто

        [ML/Класс] DSCource 3. Kaggle Tips & Tricks

        Менеджер, 15 ноя 2015, в разделе: Курсы по программированию
      3. Менеджер
        Открыто

        [ML/Класс] DSCource 2. Data Mining с помощью Python

        Менеджер, 15 ноя 2015, в разделе: Курсы по программированию
      4. hp4s
        Куплено

        DSCource 2. Data Mining с помощью Python (Юрий Кашницкий)

        hp4s, 12 апр 2016, в разделе: Курсы по программированию

    3. 30 май 2016
      #2
      hp4s

      hp4s Организатор Организатор