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

[VkurseBot]

Обращаю Ваше пристальное внимание, что складчина только для тех, кто видит описание ниже под хайдом!

Скрытый контент. Для просмотра необходимо: 10 оплаченных складчин.

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!

Спойлер: Содержание курса

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.

Скрытый контент.

http://dscourse.mlclass.ru/

Реквизиты и вся остальная информация будет под таким же хайдом, так что если Вы его не видите, то Вы не сможете оплатить и получить инфопродукт, и попадёте в список резервистов/штрафников.
Будьте внимательны.

 

 

Последнее редактирование модератором: 15 Ноя 2015