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 31: | Строка 31: | ||
== Полезные материалы == |
== Полезные материалы == |
||
* [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»] |
||
| − | |||
| + | * Python |
||
| − | |||
| + | ** Сборка [https://www.anaconda.com/distribution/ Python] для анализа данных |
||
| − | * |
+ | **[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 Как 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 Data science IPython notebooks] |
||
** [https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks Matplotlib, Scikit-learn] |
** [https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks Matplotlib, Scikit-learn] |
||
| − | * Изучить [https://habr.com/en/company/yandex/blog/206058/ лекцию о деревьях решений] |
||
| + | * Начни [https://compscicenter.ru/courses/python/2015-autumn/ программировать на Python] |
||
| − | |||
| − | |||
| − | * [https://stepik.org/course/67/promo Онлайн-курс «Программирование на Python»] |
||
| + | * [https://habr.com/en/company/yandex/blog/206058/ Лекция о деревьях решений] |
||
Версия 14:25, 20 марта 2020
Что нужно знать
- Математика: мат. статистика, теория вероятности, теория графов, метод математической индукции, основные комбинаторные схемы, элементы математической логики
- Информатика: основы программирования, основы численных методов в программировании, алгоритмическое мышление, представление графов и работа с ними
Hard skills
- Анализ данных
- Машинное обучение
- Онлайн-курс «Введение в машинное обучение»
- Курс «Машинное обучение» от Лектория МФТИ (7 часовых лекций, автор – Виктор Кантор)
- Онлайн-курс «Обучение на размеченных данных»
- Визуализация данных
- Программирование:
- Программирование на Си
- Программирование на Java
- Программирование на Python
- Онлайн-курс Программирование на Python
- Самоучитель на Python
Полезные материалы
- Методическое пособие. Профиль «Большие данные и машинное обучение»
- Python
- Сборка Python для анализа данных
- Как установить IPython
- Data science IPython notebooks
- Matplotlib, Scikit-learn
