Программирование [Karpov.Courses] [Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев] Machine Learning для начинающих. Часть 7 из 7 (2023)

Бывалый
Команда форума
20 Фев 2019
27,937
1,192,848
1726159282363.png


Описание [Karpov.Courses] [Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев] Machine Learning для начинающих. Часть 7 из 7 (2023):



Чем занимаются специалисты по машинному обучению (ML-инженеры)

В современном мире компании сталкиваются с разнообразными задачами, требующими нестандартных подходов. Например, как определить клиентов, которые собираются уйти, и удержать их, изменив цены?
Работа ML-инженера заключается в решении таких задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, разработанные человеком.
Для кого предназначен этот курс
Курс подойдёт:
  • Тем, кто уже работает в IT, но хочет перейти в новую область или расширить свои знания и навыки для применения в различных сферах машинного обучения.
  • Тем, кто начинает карьеру и хочет изучить машинное обучение, но не знает, с чего начать. Курс предоставит вам необходимую математическую базу для работы в ML и навыки для начала карьеры.
Программа курса
Прикладная разработка на Python

Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом разделе мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для машинного обучения и узнаем, как эффективно использовать Python в командной работе. Также мы рассмотрим инструменты для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью кода на Python. Полученные знания позволят вам работать не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python.
Машинное обучение и приложения
Классические методы машинного обучения лежат в основе большинства современных методов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования.

Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться

Скачать курс [Karpov.Courses] [Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев] Machine Learning для начинающих. Часть 7 из 7 (2023):


Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
 
Похожие темы