Специалист по Data Science Плюс. Часть 5/16

Машинное обучение требует понимания как математического аппарата, так и практического применения алгоритмов. В этой части программы фокус смещается на фундаментальные принципы построения моделей и инструменты анализа данных.

Внутри разбираются:

• Теория вероятностей и статистика — математический базис для оценки значимости данных и прогнозов.
• Введение в машинное обучение — переход от простого анализа к созданию предиктивных моделей.
• Вспомогательные инструменты Data Science — библиотеки и среды, которые ускоряют обработку данных и обучение нейросетей.

Программа ориентирована на тех, кто готовится к полноценной карьере в области DS и нарабатывает базу для работы с Deep Learning. Вы перейдете от базовой обработки данных к построению и оценке первых моделей машинного обучения.