[Школково] Data Science с нуля. Продвинутый (Валентин Малых, Александр Савельев, Алексей Торопов)

[Аноним]

Ссылка на картинку

Курс для учеников 9-11 классов и первокурсников.

Специалист Data Science — востребованная и высокооплачиваемая профессия. Начни осваивать её сейчас в Школково!

Хочешь присоединиться к продвинутому курсу?

Курс отличается более глубоким разбором тем и рассмотрением усложненных вариантов задач.

В рамках курса ты:

1. Освоишь базу Data Science
2. Познакомишься с распространенными и ключевыми задачами Data Science
3. Освоишь некоторые базовые подходы к решению этих задач

Весь теоретический материал курса подкреплен практическими заданиями для закрепления навыков.

Программа:

Модуль 1 – Введение

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 2 – Классификация. Датасет (сбор, декомпозиция, предобработка)

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 3 – Классификация. Метрики качества

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 4 – Классификация. Дерево решений (общая структура, принцип работы)

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 5 – Классификация. Дерево решений (обучение с помощью алгоритма ID3)

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 6 – Классификация. Системный подход к решению задачи

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 7 – Кластеризация. Датасет (предобработка, выбросы)

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 8 – Кластеризация. Метрики качества

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 9 – Кластеризация. DBSCAN (общая структура, принцип работы, обучение)

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 10 – Кластеризация. DBSCAN (обучение)

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 11 – Кластеризация. Системный подход к решению задачи

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 12 – Регрессия. Датасет (предобработка, выбросы)

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 13 – Регрессия. Метрики качества

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 14 – Регрессия. Линейная регрессия – МНК (общая структура, принцип работы)

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 15 – Регрессия. Линейная регрессия – МНК (Обучение)

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы

Модуль 16 – Регрессия. Системный подход к решению задачи

• Лекция
• Вебинар с разбором ДЗ и ответами на вопросы