1. Новые складчины Показать еще

    17.12.2017: Мастер класс Annie Leibovitz (Энни Лейбовиц)

    17.12.2017: Видео-курс Таро. Уровень "Маг" (Евгения Алексеева)

    17.12.2017: Ремонт за 1 день (Стас Рождественский)

    17.12.2017: Перепрошивка энергетики и сознания (Роман Сафронов)

    17.12.2017: Доходная недвижимость с нуля за 30 дней (Андрей Сазонов)

  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

    17.12.2017: Мастер класс Annie Leibovitz (Энни Лейбовиц)

    11.12.2017: Обережная и гармонизирующая магия дома и его пространств (Лана Палагнюк-Симаненко)

    10.12.2017: Алмазная спина [GIPERBAREA, Игорь Fresh Ковалёв]

    08.12.2017: Цикл "Стилистика как бизнес" (Анна Шарлай)

    04.12.2017: 2 миллиона в месяц на продаже студий - Андрей Сазонов

  4. Сбор взносов Показать еще

    15.12.2017: Ущемление седалищного нерва (Александра Бонина)

    15.12.2017: Постсоблазнение (Александр Галевич)

    12.12.2017: Перерождение Рода. Исцеление судьбы (день 2) (2017) (Елена Мирная)

    02.12.2017: 15 способов удвоить трафик и увеличить активность подписчиков в Инстаграм (Ксения Потапова)

    11.11.2017: Бизнес Коучинг (Андрей Парабеллум)

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.




     
    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