DataScience & BigData

Цикл семинаров: Введение в интеллектуальный анализ данных с помощью Python

Целевая аудитория и зачем все это нужно: Целевой аудиторией являются студенты и специалисты, желающие познакомиться с методами интеллектуального анализа данных. Слушатели получат представление об основах работы с данными с помощью специализированной библиотеки Pandas языка программирования Python. Познакомятся с некоторыми методами машинного обучения. Получат представление о работе с Jupyter Notebook – интерактивной веб-оболочкой для языка программирования Python (и ряда других). Полученные знания могут пригодиться для решения различных практических задач. Знание Python не является обязательным условием для участия.

Программа семинаров (каждый семинар рассчитан на 2 часа, 1 семинар в неделю):

1. Знакомство с Python и Jupyter. Python за час. Возможности Jupyter Notebook. Ссылки на дополнительные обучающие материалы и домашнее задание.

2. Знакомство с Pandas. Что такое DataFrame, Series. Источники данных, чтение данных. Базовые операции с наборами данных. Построение графиков. Ссылки на дополнительные обучающие материалы и домашнее задание.

3. Что такое машинное обучение. Обучение без учителя, обучение с учителем. Классификация, регрессия. Кластеризация данных. Методы снижения размерности. Методы оценки качества предсказаний. Кросс-валидация. Ссылки на дополнительные обучающие материалы и домашнее задание. Регистрация слушателей на kaggle и подготовка к соревнованию.

4. Задача построения функциональной зависимости. Линейная регрессия. L1, L2-регуляризация. Задача классификации. Логистическая регрессия. Ссылки на дополнительные обучающие материалы. Начало соревнования.

5. Нелинейные методы. Метод k-ближайших соседей (kNN), решающие деревья. Ансамбли моделей: метод случайного леса, градиентный бустинг. Ссылки на дополнительные обучающие материалы. Продолжение соревнования.

6. Краткое знакомство с методом опорных векторов, искусственными нейронными сетями, глубоким обучением. Полезные ссылки: курсы, библиотеки, данные. Подведение итогов. Сбор отзывов и предложений от слушателей.

Преподаватели:

1.       Антонец Денис Викторович

2.       Русских Николай Евгеньевич

 

Подробную информацию о курсе можно узнать по тел. 8 (383) 373-27-15