machine-learning
На главную портала
machine-learning

Лекции

  • 1.Python для инженера данных и Основы NumPy
  • 2.Pandas Core — Фундамент работы с таблицами
  • 3.Pandas Advanced: Агрегация, Сводные таблицы и Джойны
  • 4.Основы визуализации с Matplotlib. Анатомия графика
  • 5.Многомерный анализ и Seaborn
  • 6.Продвинутый EDA, Очистка и Feature Engineering

Лабораторные работы

  • 1.Лабораторная работа №1: Python Refresher и Векторизация с NumPy
  • 2.Лабораторная работа №2: Основы Pandas
  • 3.Лабораторная работа №3: Продвинутый Pandas (EDA)
  • 4.Лабораторная работа №4: Основы визуализации с Matplotlib
  • 5.Лабораторная работа №5: Многомерный анализ с Seaborn
  • 6.Лабораторная работа №6: Комплексный EDA и Feature Engineering
Оформление

ML и Визуализация данных

Анализ данных, работа с Google Colab, Python и современными DS-библиотеками.

Теория (Лекции)

6
  • 1.Python для инженера данных и Основы NumPy
  • 2.Pandas Core — Фундамент работы с таблицами
  • 3.Pandas Advanced: Агрегация, Сводные таблицы и Джойны
  • 4.Основы визуализации с Matplotlib. Анатомия графика
  • 5.Многомерный анализ и Seaborn
  • 6.Продвинутый EDA, Очистка и Feature Engineering

Практика (Лабораторные)

6
  • 1.Лабораторная работа №1: Python Refresher и Векторизация с NumPy
  • 2.Лабораторная работа №2: Основы Pandas
  • 3.Лабораторная работа №3: Продвинутый Pandas (EDA)
  • 4.Лабораторная работа №4: Основы визуализации с Matplotlib
  • 5.Лабораторная работа №5: Многомерный анализ с Seaborn
  • 6.Лабораторная работа №6: Комплексный EDA и Feature Engineering