Питон. Анализ и обработка данных, Машинное обучение ( Модуль 2*)
* Направление обучения после Модуля 1 "Питон. Основы программирования."
Цель курса:
Научиться создавать и обучать современные приложения основе нейронных сетей
Успешно окончив курсы Вы будете уметь:
- Работать с базами данных (SQL)
- Работать с базой данных Python, запросы
- Разрабатывать приложения с хранением данных в базах данных (мини соцсети, интернет-магазин, todo)
- Анализ данных, обработка и визуализация, numpy, pandas, matplotlib
- Разрабатывать и обучать простые приложения на основе нейронных сетей, обнаружение, классификация, регрессия
«Курс Питон. Анализ и обработка данных, Машинное обучение» это:
✔️ 30 Прямых трансляций с лучшим преподавателем
✔️ 50 практичных примеров и более 30 упражнений для домашних заданий
✔️ Пpoверкa дoмашeк и обpaтнaя связь в группе ZOOM
✔️ Материал курса изложен понятно и доступно
✔️ Каждый участник может задать вопрос в реальном времени
✔️ Учебные материалы
✔️ 10 тестов по всем темам программы курса
✔️ Доступ 3 месяца к записям пройденых живым онлайн занятий
✔️ По окончанию сертификат
✔️ Гарантия качества обучения
Преподаватели курса
Предварительная подготовка
Требуемая подготовка (Обязятельная): Успешное окончание курса Питон. Основы программирования. или эквивалентная подготовка.
Получить консультацию о необходимой предварительной подготовке по курсу Вы можете по тел. 079 844 644
Требуемая подготовка послужит основой дальнейшего успешного прохождения курсов. Обычно она указана под названием одного из курсов нашего учебного центра (обязательная предварительная подготовка). Рекомендуется ознакомиться с программой указанного курса и оценить свои знания в рамках данной программы. Если Вы не обладаете достаточным уровнем знаний (90%) в указанном курсе, то Вам необходимо будет пройти предварительную подготовку. Это станет залогом Вашего успешного прохождения курса.
Программа курса:
- Объектно-Ориентированное Программирование, расширенные понятия, наследование, полиморфизм, перегрузка, перезапись, магические методы.
- Шаблоны проектирования, фабрика, синглтон, наблюдатель
- Основы обработки данных, numpy от простого к сложному
- Работа с базами данных (SQL), вводные понятия, таблицы, столбцы, строки, ACID, Нормализация данных
- Методы работы с базой данных Python, запросы
- Использование виртуальной среды для разработки, venv, virtualenv, conda
- Разработка приложений с хранением данных в базах данных (мини соцсети, интернет-магазин, todo)
- Анализ данных, обработка и визуализация, numpy, pandas, matplotlib
- Нейронные сети (НС), их создание с нуля
- Разработка простых приложений на основе нейронных сетей, обнаружение, классификация, регрессия
- Pytorch, введение, тензоры и операции между ними
- Разработка и обучение нейросетевых моделей на основе Pytorch, обнаружение, классификация, регрессия
- Использование моделей, обученных в реальных приложениях, проверка изображений, оценка комментариев и т. д.