Большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект
Версия от 14:07, 20 марта 2020; Xci gen (обсуждение | вклад)
Что нужно знать
- Математика: теория множеств, теория графов, метод математической индукции, основные комбинаторные схемы, элементы математической логики
- Онлайн-курс «Дискретные структуры»
Hard skills
- Анализ данных
- Машинное обучение
- Онлайн-курс «Введение в машинное обучение»
- Курс «Машинное обучение» от Лектория МФТИ (7 часовых лекций, автор – Виктор Кантор)
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
- Методическое пособие. Профиль «Большие данные и машинное обучение»
- Онлайн-курс «Теория вероятностей для начинающих»
- Онлайн-курс «Программирование на Python»
