Принц
Администратор
- Регистрация
- 16 Дек 2016
- Сообщения
- 186.743
- Реакции
- 465.822
PYTHON, BI И BIGDATA
Блок 1: Python и обработка данных
СКАЧАТЬ
- Освоите навыки анализа данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании
- От основ Python до Machine Learning
- Работать с сырыми данными
- Анализировать данные
- Работать с Big Data и визуализировать данные
- Выдвигать и тестировать гипотезы
Блок 1: Python и обработка данных
- Введение в Python
- Типы данных, функции, классы, ошибки
- Строки, условия, циклы
- Списки и словари в Python
- Пакеты, файлы, Pandas - начало
- Pandas: продолжение
- Визуализация данных
- Базы данных и статистика
- Многопоточность
- Веб-сервер flask и контроль версий GIt
- Итоговый проект
- Введение в Power BI2
- Power Query. Получение и преобразование данных
- Модель данных в Power BI4
- DAX5
- Работа с отчетами, базовые принципы визуализации данных
- Power BI Service и создание дашборда
- Power BI и Python
- Итоговый проект
- Введение в блок SQL
- Извлечение и фильтрация данных
- Преобразование и сортировка данных
- Группировка данных
- Введение в базы данных
- Объединение таблиц
- Вложенные запросы
- Обновление, добавление и удаление данных
- Создание, изменение и удаление таблиц
- Advanced
- Обзор основных программ
- Введение в Tableau. Знакомство с инфраструктурой Tableau
- Модели данных и Табличные вычисления
- Параметры и уровни детализации в Tableau
- Псевдонимы, сортировка, Actions
- Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
- Знакомство с машинным обучением
- Линейная регрессия
- Бинарная классификация
- Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации
- Решающие деревья
- Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
- Feature Engineering, Feature Selection
- Градиентный бустинг
- Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
- A/B тестирование
- Обучение без учителя
- Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
- Введение в нейронные сети
- Обучение нейросетей
- Глубокое обучение на практике
- Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
- Свёрточные нейронные сети
- Введение в NLP, понятие ембеддинга
- Рекурентные нейронные сети
- Нейросети с вниманием, трансформеры
- Metric learning, обучение без учителя
- Обучение с подкреплением в нейросетях
- Введение
- Метрики и бейзлайны
- Матричное разложение
- Рекомендации через поиск ближайших соседей
- Гибридные рекомендательные системы
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Курсы-бестселлеры [Тариф Всё и сразу] [Анна Лапина]
- Создай первый AI-сериал и ролик с озвучкой — без оператора, монтажёра и хаоса в генерации [PinTraffic]
- Жизненная сила и управление энергией" |II часть Трилогии "Ресурс и Уровень энергии" [Катя Баллеста]
- Методы традиционной китайской медицины в спорт [Александр Твердохлебов]
- Упругое тело за 35 дней [Анастасия Лунегова]
- Новый летний FMD 2026 [leonov_chef] [Сергей Леонов]