116
правок
Изменения
Перейти к навигации
Перейти к поиску
* 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]
* [https://nti-contest.ru/wp-content/uploads/7-%d0%91%d0%94.pdf Методическое пособие. Профиль «Большие данные и машинное обучение»]
* [https://www.coursera.org/learn/probability-theory-basics?authMode=login Онлайн-курс «Теория вероятностей для начинающих»]
* [https://www.coursera.org/learn/supervised-learning Онлайн-курс «Обучение на размеченных данных»]
Большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект (просмотреть исходный код)
Версия 14:10, 20 марта 2020
, 14:10, 20 марта 2020Нет описания правки
*** [https://stepik.org/course/217/promo Онлайн-курс «Алгоритмы: теория и практика. Методы»]
** [https://stepik.org/course/76/promo Онлайн-курс «Основы статистики»]
** [https://stepik.org/course/83/promo Онлайн-курс «Дискретные структуры»]
** [https://www.coursera.org/learn/probability-theory-basics?authMode=login Онлайн-курс «Теория вероятностей для начинающих»]
** [https://ulearn.me/Course/math/O_kurse_c1da3ba7-2561-42d5-8f24-5ccef2b176a9 Введение в математику]
* [[Информатика]]:
** [https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie Онлайн-курс «Введение в машинное обучение»]
** [https://lectoriy.mipt.ru/course/MachineLearning-L Курс «Машинное обучение»] от Лектория МФТИ (7 часовых лекций, автор – Виктор Кантор)
* [https://www.coursera.org/learn/supervised-learning Онлайн-курс «Обучение на размеченных данных»]
* Визуализация данных
** 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]
== Полезные материалы ==
* [https://nti-contest.ru/wp-content/uploads/7-%d0%91%d0%94.pdf Методическое пособие. Профиль «Большие данные и машинное обучение»]
* 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]
** [https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks Data science IPython notebooks]
** [https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks Matplotlib, Scikit-learn]
* Изучить [https://habr.com/en/company/yandex/blog/206058/ лекцию о деревьях решений]
* [https://stepik.org/course/67/promo Онлайн-курс «Программирование на Python»]
* [https://ulearn.me/Course/complexity/Zachem_mne_eto__f5e3d1fe-09aa-4403-9fb2-e175b40577ae Онлайн-курс «Оценка сложности алгоритмов»]
