Курс "Разведочный анализ данных и основы разработки"

Материалы к онлайн-интенсиву "Разведочный анализ данных и основы разработки"

О чем

В данном курсе рассмотрены основные подходы для анализа данных и инструменты разработки, которые активно исползуются в работе Data Scientst'a (терминал, Git и Docker).

Для кого

Курс будет интересен слушателям, которые начинают свое знакомство с машинным обучением и хотят получить обширные навыки первичного анализа данных, узнать о простых ML-моделях. Также курс полезен тем специалистам, кто уже изучает машинное обучение и хочет разобраться в современных подходах к анализу данных (библиотеки - Polars, ExplainerDashboard), а также желает узнать, какие инструменты в проектах по машинному обучению активно используют помимо Jupyter Notebook.

Содержание

• О курсе
• Настройка рабочего окружения
• Анализ данных. Начало
• Git и GitHub
• Анализ данных. Продолжение
• Docker: основы
• Введение в машинное обучение
• Docker: погружение
• Пайплайн проекта по машинному обучению
• Итоговый проект