В курсе изучаются классические и продвинутые алгоритмы машинного обучения, подробно разбираются математические обоснования изучаемых методов. После прохождения курса вы сможете полностью решать классические задачи анализа данных: начиная от сбора и хранения данных и заканчивая внедрением обученных моделей в продакшн. Курс предназначен для тех, кто интересуется машинном обучением в его современном состоянии, а также не хочет ограничиваться только анализом данных.



 



Автор: Stepik
Язык: Русский
Жанр: Machine Learning
Формат: PDF

Этот курс подойдёт для всех - для начинающих без опыта программирования, для имеющих некоторый опыт программирования и для опытных разработчиков, стремящихся изучить Data Science! Вы научитесь программировать на Python, создавать удивительные визуализации данных и использовать машинное обучение с Python!


 

Вы освоите все необходимые навыки машинного обучения для потоковых данных и распределенной среды. В программу включены необходимые знания из областей Data Science и Data Engineering, которые позволят вам обрабатывать большие данные и писать распределенные алгоритмы на Spark.

 

Курс позволит не просто поверхностно изучить принципы работы алгоритмов машинного обучения, а на профессиональном уровне освоить и применять в работе все этапы работы с данными, понимая, как, когда и зачем они используются.