розбираємося в тонкощах змагального аналізу даних. Прокачуємося в побудові моделей машинного навчання з максимальною точністю. Мінімум теорії, максимум практики для перемоги в чемпіонатах.Курс допоможе тобі розібратися в найефективніших і добре зарекомендували себе техніках побудови моделей на основі машинного навчання. По ходу курсу, ти будеш практикуватися тюнити ml моделі на реальних даних. Виконувати вправи. Програмувати на Python. Використовуючи просунуті техніки feature engineering а, ти будеш перетворювати дані в максимально інформативний для моделей вид.
Вирішену по ходу курсу завдання на Kaggle, можна буде використовувати в якості портфоліо для демонстрації майбутнім роботодавцям. Отримані знання допоможуть як в участі в змаганнях на Kaggle, так і в проходженні співбесід на позицію аналітика даних (Data Scientist).
чого ви навчитеся
- будувати конкурентно-здатні і стабільні моделі з максимальною якістю
- розуміти практичні методи зі статистики, корисні для ML
- відповідати на часті питання про побудову моделей на співбесідах.
- збільшувати свої шанси при участі в змаганнях з аналізу даних
- реалізовувати вивчені техніки на Python
- Курс підійде всім початківцям аналітикам даних, хто хоче вміти будувати ML моделі з максимальною точністю.
- базові навички програмування на Python
- знання основ машинного навчання
- володіння шкільним курсом математики
https://privatelink.de/?https://stepik.org/course/108888/