Python для анализа данных: учебное пособие
Автор: Роберт Гарафутдинов
Год издания: 2024
#python #dataanalysis #ru
Скачать книгу
Автор: Роберт Гарафутдинов
Год издания: 2024
#python #dataanalysis #ru
Скачать книгу
👍11❤4
🎄 С Новым годом, друзья!
Желаем в 2026:
— не поддерживать проекты на Python 2,
— не искать, где опять сломался pip,
— и помнить, что самое страшное — это баги в проде, а не отступы.
Happy New Year() — пусть всегда возвращает успех!
Желаем в 2026:
— не поддерживать проекты на Python 2,
— не искать, где опять сломался pip,
— и помнить, что самое страшное — это баги в проде, а не отступы.
Happy New Year() — пусть всегда возвращает успех!
❤42🎄16🎉10👌4
Python. Создай свою первую игру с нуля!
Автор: Джесс Вейхлер
Год издания: 2024
#python #ru
Скачать книгу
Автор: Джесс Вейхлер
Год издания: 2024
#python #ru
Скачать книгу
❤13👍6🔥1🤡1
Большинство задач в Data Science начинается не с нейросетей, а с регрессии.
Прогнозы, оценки, зависимости — именно здесь формируется фундамент машинного обучения.
На открытом вебинаре разберём один из самых востребованных классов задач в Data Science.
Обсудим, что такое регрессия, какие подходы используются для её решения и почему линейная регрессия до сих пор остаётся базовым инструментом ML-инженера.
Вы увидите полный путь: от постановки задачи до обучения модели. На практике разберём алгоритм линейной регрессии и применим его на Python. К концу занятия у вас будет обученная модель и понимание, как такие решения используются в реальных ML-проектах.
📌Встречаемся 19 января в 18:00 МСК в преддверии старта курса «Machine Learning».
Регистрация открыта: https://clck.ru/3RFcz7
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Прогнозы, оценки, зависимости — именно здесь формируется фундамент машинного обучения.
На открытом вебинаре разберём один из самых востребованных классов задач в Data Science.
Обсудим, что такое регрессия, какие подходы используются для её решения и почему линейная регрессия до сих пор остаётся базовым инструментом ML-инженера.
Вы увидите полный путь: от постановки задачи до обучения модели. На практике разберём алгоритм линейной регрессии и применим его на Python. К концу занятия у вас будет обученная модель и понимание, как такие решения используются в реальных ML-проектах.
📌Встречаемся 19 января в 18:00 МСК в преддверии старта курса «Machine Learning».
Регистрация открыта: https://clck.ru/3RFcz7
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
❤2👍1🥰1💩1
Локальное окружение для начинающего ML-инженера
ML начинается с окружения. Разберём настройку Python-окружения, виртуальных сред, Jupyter и VS Code, а также структуру ML-проекта и управление зависимостями.
📌 22 января в 18:00 МСК Открытый урок курса «Machine Learning»
Зарегистрироваться: https://clck.ru/3RNx7E
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
ML начинается с окружения. Разберём настройку Python-окружения, виртуальных сред, Jupyter и VS Code, а также структуру ML-проекта и управление зависимостями.
Зарегистрироваться: https://clck.ru/3RNx7E
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1💩1🖕1