За последнюю неделю опубликовано 44 новых материалов.
Инструкция новичку Путеводитель по форуму Прокси для Telegram Показать подсказки , это бомба!

Скачать курс Разработчик BigData. Часть 1 из 5 - OTUS (2018) бесплатно через торрент, отзывы к курсу

  • Поучаствуй (в качестве покупателя) в любых пяти совместных покупках (кроме завершённых и "Моментальных") и получи группу "Новичок" навсегда -> ссылка на раздел
  • Получай до 480 рублей за каждого приглашенного пользователя!
    представляем Вам очередное расширение партнерской программы, подробности описаны тут -> ссылка
  • 90% материалов доступно к скачиванию после простой регистрации!
    Если же ты хочешь скачивать материалы без требования оставлять отзывы то получи группу "Новичок", 10 способов повышения описаны тут -> ссылка
  • К сожалению количество битых ссылок растет и мы уже не можем их оперативно восстанавливать поэтому просим помощи у каждого нашего пользователя.
    С сегодняшнего дня, за каждую восстановленную ссылку мы заплатим Вам.
    Подробнее тут -> ссылка
  • Перенесем твои заслуги с другого ресурса!
    Мы понимаем как сложно прокачивать аккаунты на форумах, вроде раскачал аккаунт, а тут появляется ресурс в 100 раз круче но тоже с системой прокачки и снова качать аккаунт...
    Предлагаем вам перенести Ваши заслуги на другом подобном ресурсе к нам.
    Подробности описаны тут -> ссылка
  • Вы можете получать по 2.5% с каждой покупки и продажи на маркете! Подробности в теме Партнёрская программа

mizaider

DevsAid Team
Команда форума
Модератор
18 Май 2016
69.194
15.942
140
Питер
Разработчик BigData. Часть 1 из 5
OTUS



О курсе
В настоящее время каждый сервис или устройство генерируют огромное количество данных. С помощью методов машинного обучения из данных стало возможным извлекать полезные знания. По этой причине данные становятся самым ценным ресурсом в бизнесе, а умение извлекать из данных информацию - одним из самых востребованных умений. Для того, чтобы внедрять использование данных в бизнесе, необходимо обладать набором специальных знаний и навыков. Цель курса - освоить основные темы и инструменты, позволяющие находить полезную информацию в данных и внедрять ее использование в боевое окружение. В нашем курсе мы научим основам анализа данных: расскажем о предобработке данных, типичных задачах и основных алгоритмах машинного обучения, а также научимся обрабатывать объемы данных, для обработки которых недостаточно одной машины. Все задачи будут проработаны на практике как на учебных, так и на реальных данных. Также будут рассмотрены типичные задачи, встречающиеся в разных видах компаний. В результате прохождения курса слушатель сможет самостоятельно реализовывать весь процесс от поиска знаний в данных до построения процесса по обработке данных в боевом окружении, будет обладать знаниями, необходимыми для изучения более сложных методов машинного обучения.

Занятие 1: Базовые инструменты анализа данных в Python.
Подготовка к курсу. Git, окружение Python. Обзор курса.
Введение в Python, Numpy, Pandas, Sklearn. API Sklearn.
Что такое DS, ML, классы решаемых задач.
ДЗ
Реализация библиотеки. Реализация библиотеки для подсчета статистик и преобразования датасетов в формате csv. Отработка инструментов для преобразования данных в pandas и sklearn.

Занятие 2: Вводная в математические операции.
Интеграл, производная, их свойства, вероятность, плотность вероятности, мат.ожидание, дисперсия, ковариация, матричные вычисления, определитель, обратная матрица и т.п.

Занятие 3: Визуализация
Визуализация на matplotlib, seaborn, plotly
ДЗ
Построение визуализаций по данным

Занятие 4: Линейная регрессия
Математика линейной регрессии. Проблема многомерных пространств и переобучения на примере регрессии. Проблема разреженных данных. Регуляризация.
Простая линейная регрессия на Python. Оценка качества регресcии. Проверка точности модели: обучающая и тестовая выборки. Обучающая и тестовая выборка, кросс-валидация.

Занятие 5: Логистическая регрессия
Математика логистической регрессии. Мультиклассовая регрессия. Оценка качества логистической регрессии.
Теория вероятностей: условные вероятности, теорема Байеса.
Обучение регрессии, градиентный спуск. Регуляризация: L1, L2.
ДЗ
Реализация алгоритма логистической регрессии. Реализация алгоритма логистической регрессии на простых данных. Оценка качества, подбор параметров модели.

Занятие 6: KNN, наивный байес
Метрики и расстояния между объектами: евклидова и другие.
Обучение модели kNN. Ограничения.
Метрики качества: accuracy, precision, recall, др.
Алгоритм наивного байеса. Байесовский классификатор, Принцип Maximum A-Posteriori

Занятие 7: kMeans, EM
Обучение без учителя. Алгоритмы кластеризации, области применения. k-means. Оценка качества обучения, ограничения и подбор алгоритма для задачи.
Байесов подход к вероятности. Алгоритмы с lower-bound. Em алгоритм.
ДЗ
Реализация EM-алгоритма. Реализация EM-алгоритма на простых данных. Оценка качества кластеризации.

Занятие 8: Иерархическая кластеризация, DB-Scan
Иерархическая кластеризация, DB-Scan. Optics. Спектральная кластеризация.

Занятие 9: Feature engineering

Занятие 10: Поиск выбросов в данных




Продажник:

Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.

Скачать:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
 
Внимание!!! Отзыв к курсу НУЖНО оставить нажав на количество звезд, которое соответствует вашей оценке скачанного материала, звезды находятся в правом верхнем углу первого поста темы.
Не пишитечто ссылка умерла, если ссылка не работает нажмите кнопку "Ссылка умерла!" справа снизу первого поста темы.
Не пишитеодносложные посты типа "Спс" "Качнул" (считается флудом), отнеситесь с уважением к пользователям ресурса, модераторы, в свою очередь, не жадные на предупреждения.

Привет!

Мы группа людей которые решили помочь другим в решении их проблем, а так же пользователям с поиском самых свежих и качественных инфопродуктов. За 4 с небольшим месяца мы создали этот форум на который заходят ежедневно тысячи человек и посещаемость постоянно растёт. Мы создали панель лицензирования для защиты PHP скриптов от воровства и SEO панель для мониторинга наших сайтов и выбора верной стратегии их развития. Мы надеемся что то что мы создали пригодится Вам и возможно Вы поможете нам развиваться и совершенствоваться вместе с Вами.

Статистика форума

Темы
414.370
Сообщения
475.396
Пользователи
96.561
Новый пользователь
starushka

Приложения форума для iOS и Android


У ркн там нет власти ;)
Приватные разговоры
Помощь Пользователи
    Вы не присоединились ни к одной комнате.