Профессия Data Scientist |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-08-18 14:59 Зачем нужно машинное обучение? Ведущий исследователь данных в Сбербанке Анастасия Борнева рассказала, какие задачи решают с помощью Machine Learning и показала, как читать и визуализировать данные с помощью Python-библиотек Pandas и Matplotlib. Онлайн-курс «Профессия Data Scientist: учимся обработке и анализу данных за 3 дня» помог всем, кто без ума от данных, разобраться, как стать Data Scientist с нуля и открыл несколько лайфхаков для легкого входа в профессию. Онлайн-образование Skillbox на реальных задачах показало, с чего начать Data Science-практику — после первого этапа онлайн-обучения каждый студент интенсива вывел интервал, комбинируя код, увиденный на занятии. Источник: vk.com Комментарии: |
|