Русские видео

Сейчас в тренде

Иностранные видео


Скачать с ютуб Траектория обучения data science: Kaggle. Введение в Python 3 с Kaggle Code в хорошем качестве

Траектория обучения data science: Kaggle. Введение в Python 3 с Kaggle Code 2 года назад


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru



Траектория обучения data science: Kaggle. Введение в Python 3 с Kaggle Code

✅О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle» Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое. В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой. Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением. Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master. Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка. ✅Вебинар II: «Введение в Python 3 с Kaggle Code» На вебинаре вы узнаете об основных возможностях Kaggle Code и научитесь создавать интерактивные скрипты на Python прямо в браузере, без установки специализированного программного обеспечения. Также мы познакомимся с базовым синтаксисом Python 3: переменными, структурами данных, операторами циклов, условными операторами. ✅Спикер: Виктория Федотова Виктория — ведущий инженер в Intel, занимается разработкой и оптимизацией алгоритмов анализа данных и машинного обучения в проекте oneAPI Data Analytics Library. Виктория имеет 10+ летний опыт в оптимизации программного обеспечения, в том числе 8 лет в области анализа данных и машинного обучения.

Comments