Большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект: различия между версиями
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
- Сборка Python для анализа данных и как установить IPython
- Начни программировать на Python
- Статья по визуализации данных в Pandas и Seaborn
- Визуализация в Pandas
- Изучить лекцию о деревьях решений
- Курс «Машинное обучение» от Лектория МФТИ (7 часовых лекций, автор – Виктор Кантор)
- Методическое пособие. Профиль «Большие данные и машинное обучение»
- Онлайн-курс «Теория вероятностей для начинающих»
- Онлайн-курс «Программирование на Python»
- Онлайн-курс «Алгоритмы: теория и практика. Методы»
- Онлайн-курс «Дискретные структуры»
- Онлайн-курс «Основы статистики»
- Онлайн-курс «Обучение на размеченных данных»
- Онлайн-курс «Введение в машинное обучение»
- Онлайн-курс «Поиск структуры в данных»
