Узнайте, насколько просто заниматься Machine Learning. Вы научитесь программировать на базовом уровне, работать с открытыми данными из интернета и предсказывать курс доллара.
Кому подойдёт интенсив
Новичкам
Познакомитесь с основами программирования на Python. Научитесь работать с библиотекой Matplotlib и Scikit-Learn. Создадите свой первый проект.
Аналитикам
Узнаете, как оценивать качество модели машинного обучения. Поработаете с данными ЦБ РФ. Сделаете проект, который усилит ваше портфолио.
Начинающим программистам
Дополните свои знания и навыки в программировании. Узнаете, как грамотно выгружать и визуализировать данные. Сможете обучать модели.
Программа
- Урок 1
Пишем модель машинного обучения на Python
- Что такое Data Science.
- Настройка рабочего окружения.
- Экспресс-введение в Python.
- Загрузка и визуализация данных.
- Домашнее задание.
- Урок 2
Пробуем разные модели машинного обучения
- База машинного обучения.
- Обучение модели.
- Оценка качества полученной модели.
- Домашнее задание.
- Урок 3
Машинное обучение: подводим итоги
- Оценка работ каждого участника.
- Разбор ошибок.
- Выбор победителей.
- Вручение призов.
Преподаватель
Михаил Овчинников
Главный методист технического направления Skillbox- Экс-руководитель команды разработки систем машинного обучения и антиспама в Badoo.
- Занимается разработкой ПО последние 17 лет.
- Докладчик крупнейших IT-конференций России.
- Главный методист технического направления Skillbox.
- Специалист в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения.
Работы участников интенсива
Участники интенсива изучали основы машинного обучения в среде Jupyter, с использованием библиотеки Sklearn. В интенсиве мы решали задачу предсказания курса доллара по историческим данным за последние годы. Домашним заданием было улучшить предсказание, используя различные алгоритмы и методики машинного обучения.
