Большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект: различия между версиями

Материал из Кружковое движение
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 1: Строка 1:
  +
* Сборка [https://www.anaconda.com/distribution/ Python] для анализа данных и как [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%BD%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B8%D1%8F)/%D0%A3%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BA%D0%B0_%D0%B8_%D0%BD%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B9%D0%BA%D0%B0_Python установить IPython]
  +
* Начни [https://compscicenter.ru/courses/python/2015-autumn/ программировать на Python]
  +
** [https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks Data science IPython notebooks]
  +
** [https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks Matplotlib, Scikit-learn]
  +
* Статья по [https://habr.com/ru/company/ods/blog/323210/ визуализации данных в Pandas и Seaborn]
  +
* [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html Визуализация в Pandas]
  +
* Изучить [https://habr.com/en/company/yandex/blog/206058/ лекцию о деревьях решений]
 
* [https://lectoriy.mipt.ru/course/MachineLearning-L Курс «Машинное обучение»] от Лектория МФТИ (7 часовых лекций, автор – Виктор Кантор)
 
* [https://lectoriy.mipt.ru/course/MachineLearning-L Курс «Машинное обучение»] от Лектория МФТИ (7 часовых лекций, автор – Виктор Кантор)
 
* [https://nti-contest.ru/wp-content/uploads/7-%d0%91%d0%94.pdf Методическое пособие. Профиль «Большие данные и машинное обучение»]
 
* [https://nti-contest.ru/wp-content/uploads/7-%d0%91%d0%94.pdf Методическое пособие. Профиль «Большие данные и машинное обучение»]
Строка 9: Строка 16:
 
* [https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie Онлайн-курс «Введение в машинное обучение»]
 
* [https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie Онлайн-курс «Введение в машинное обучение»]
 
* [https://www.coursera.org/learn/unsupervised-learning Онлайн-курс «Поиск структуры в данных»]
 
* [https://www.coursera.org/learn/unsupervised-learning Онлайн-курс «Поиск структуры в данных»]
 
* Сборка [https://www.anaconda.com/distribution/ Python] для анализа данных и как [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_(%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%BD%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B8%D1%8F)/%D0%A3%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BA%D0%B0_%D0%B8_%D0%BD%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B9%D0%BA%D0%B0_Python установить IPython]
 
* Начни [https://compscicenter.ru/courses/python/2015-autumn/ программировать на Python]
 
** [https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks Data science IPython notebooks]
 
** [https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks Matplotlib, Scikit-learn]
 
* Статья по [https://habr.com/ru/company/ods/blog/323210/ визуализации данных в Pandas и Seaborn]
 
* [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html Визуализация в Pandas]
 
* Изучить [https://habr.com/en/company/yandex/blog/206058/ лекцию о деревьях решений]
 

Версия 16:35, 19 марта 2020