Учебное портфолио SkillFactory
В данном UNIT были изучены основы языка Python, выполнены тривиальные лабораторные работы.
*В данном UNIT были изучены библиотеки Pandas и NumPy. Разобраны методы и свойства библиотек. Подходы и методы манипулирования данными.
В данном UNIT были изучены подходы к разведывательному анализу данных EDA. Основные подходы анализа данных, математической статистики. Проработка гипотез и ожиданий в ходе анализа.
В данном UNIT изучено математическое объяснения алгоритма линейной регрессии. Более глубокая EDA и Python.
Научить машину предсказать рейтинг ресторана.
Провести анализ данных. Пред обработать данные. Построить модель линейной регрессии, обучить, минимизировать ошибку.
В данном UNIT изучены темы математического анализа. Методы оптимизации ошибки в алгоритмах Machine Learning. Теория вероятности и мат статистика. Алгоритм классификации.
Создать скоринговую модель предсказания дефолта клиентов банка.
Провести анализ данных. Пред обработать данные. Построить модель классификации, обучить, минимизировать ошибку.В данном UNIT были изучены библиотеки Pandas и NumPy. Разобраны методы и свойства библиотек. Подходы и методы манипулирования данными.
Карьерный модуль
В данном UNIT изучено алгоритмы решающие деревья,случайный лес, кластеризация Подходы бустинг и стейкинг. Python методика для парсинга и работы с API.
Построить модель которая будет предсказывать стоимость автомобиля по его характеристикам.
Разобрать структуру сайта avito.ru. спарсить всё актуальное предложения на рынке Пред обработать данные. Провести исследования, выбрать самый эффективный алгоритм. Построить модель.
В данном UNIT изучено алгоритм временные ряды. Теория подходов и решения узконаправленных задач.
В данном UNIT изучено Python фреймворк для глубокого обучения. Сверточные нейронные сети. Задачи оптимизации. Подходы Fine-tuning и Transfer Learning.
Построить модель определения модели авто по фото
Изучить актуальные подходы построения нейронных сетей. Обработать данные. Провести эксперименты архитектуры сетей, для максимальной эффективности. Построить модель.
В данном UNIT изучены алгоритмы NLP и рекуррентные сети. Сегментация и детектирование объектов
Дополнить модель оценки авто по характеристикам(Unit 6), алгоритмом(NLP) оценки коментария для авто.
Изучить более детально подходы для ансамблирование. Провести исследовательскую работу для наилучшего подхода к реализации. Построить модель.