Большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Xci gen (обсуждение | вклад) |
Xci gen (обсуждение | вклад) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
+ | |||
+ | == Что нужно знать == |
||
+ | |||
+ | * [[Математика]]: теория множеств, теория графов, метод математической индукции, основные комбинаторные схемы, элементы математической логики |
||
+ | ** [https://ulearn.me/Course/math/O_kurse_c1da3ba7-2561-42d5-8f24-5ccef2b176a9 Введение в математику] |
||
+ | * [[Информатика]]: |
||
+ | |||
+ | == Hard skills == |
||
+ | |||
+ | |||
+ | == Полезные материалы == |
||
+ | |||
* 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] |
* 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] |
* Начни [https://compscicenter.ru/courses/python/2015-autumn/ программировать на Python] |
Версия 14:01, 20 марта 2020
Что нужно знать
- Математика: теория множеств, теория графов, метод математической индукции, основные комбинаторные схемы, элементы математической логики
- Информатика:
Hard skills
Полезные материалы
- 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»
- Онлайн-курс «Оценка сложности алгоритмов»