Для кого этот курс:
Для тех, кто хочет разбираться в Data Science, кто хочет научиться корректно подготавливать данных, кто хочет решать задачи классификации, регрессии и кластеризации, кто хочет получить навык написания кода на Numpy, Pandas, Sklearn, Matplotlib, Seaborn
Начальные требования:
- Основы Python
- Основы статистики
- В этом курсе 8 лекций с практическими...
Библиотеки Python для Data Science [stepik] [Юлия Пономарева]
Похожие темы
- Продай, не продавая: Искусство влияния без давления [Артем Демиденко] + Продавать не продавая. В соцсетях [Юлия Баранова]
- Фактурные узоры спицами. Красочная коллекция. 40 узоров [Анастасия Медведева]
- Договорись со всеми. Четвертый способ подготовки к переговорам в деловой и личной жизни [Владимир Шведченко]
- Fashion-иллюстрация. От идеи до готовой работы. Учимся рисовать как профессиональные дизайнеры [Фукути Хироко]
- Терапия принятия и ответственности. Комплексное руководство по ACT для практикующих специалистов [Тимоти Гордон, Джессика Борушок]
- Построение Атмана. 4 ступень 2025 [Андрей Дуйко]
- [Шитье] Видеокурс Леди [Академия Свадебного платья] [Юлия Трофимова]
- Магические карты трансформации и исполнения желаний [NeSoAcademie] [Наталья Гедике]
- Стройность и осанка [Тариф Самостоятельный] [Инна Страх]
- Курс по инфогарфике [Тариф Самостоятельный] [Александр Васильев]