Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn

Курс повышения квалификации или освоения программы с нуля по направлению Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn от онлайн-университета GeekBrains. Курсы, созданные практикующими экспертами компаний-партнеров. Индивидуальный график – вы сами выбирайте, когда и во сколько проходить программу обучения. После прохождения курса выдается сертификат и возможность пройти стажировку в лучших IT компаниях России. У каждого студента есть возможность пообщаться с преподавателем в режиме онлайн или задать вопрос в чат. Университет имеет государственную лицензию №040485 на право оказывать образовательные услуги.

Программа курса

Урок 1. Вебинар. Введение в курс

• Знакомство и цели курса.

Урок 2. Видеоурок. Вычисления с помощью Numpy. Работа с данными в Pandas

• Вычисления с помощью Numpy.
  Начало работы в Jupyter Notebook.
  Многомерные массивы в Numpy.
  Применение Numpy для линейной алгебры.
  Генерирование массивов с заданными свойствами.
  Функции для работы с данными.

Урок 3. Вебинар. Вычисления с помощью Numpy. Работа с данными в Pandas

• Обратная связь от преподавателя. Разбор вопросов.

Урок 4. Видеоурок. Визуализация данных в Matplotlib.

• Построение графиков в Matplotlib.
  Выведение дополнительной информации на график.
  Объекты библиотеки Matplotlib.

Урок 5. Вебинар. Визуализация данных в Matplotlib

• Обратная связь от преподавателя. Разбор вопросов.

Урок 6. Видеоурок. Обучение с учителем в Scikit-learn

• Линейная регрессия.
  Логистическая регрессия.
  Support Vector Machine.
  KNN.
  Деревья решений и случайный лес.

Урок 7. Вебинар. Обучение с учителем в Scikit-learn

• Обратная связь от преподавателя. Разбор вопросов.

Урок 8. Видеоурок. Обучение без учителя в Scikit-learn.

• Кластеризация.
  Понижение размерности данных.
  Алгоритм tSNE.

Урок 9. Вебинар. Обучение без учителя в Scikit-learn и введение в итоговый проект

• Обратная связь от преподавателя. Разбор вопросов.

Урок 10. Вебинар. Консультация по итоговому проекту

• Обратная связь от преподавателя. Разбор вопросов.