Большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект

Что нужно знать

• Математика: теория множеств, теория графов, метод математической индукции, основные комбинаторные схемы, элементы математической логики
  • Введение в математику
• Информатика:

Hard skills

• Анализ данных

Полезные материалы

• Сборка Python для анализа данных и как установить IPython
• Начни программировать на Python
  • Data science IPython notebooks
  • Matplotlib, Scikit-learn
• 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»