Data Science

Что будет на курсе

1. 1 Писать код на Python переменные функции условия циклы списки словари классы ошибки
2. 2 Работать с Jupyter Notebook использовать его для аналитических задач
3. 3 Работать с файлами и библиотеками импорт экспорт чтение запись данных
4. 4 Использовать библиотеки Pandas и Numpy для обработки данных
5. 5 Визуализировать данные с помощью matplotlib seaborn plotly
6. 6 Работать с машинным обучением понимать supervised- и unsupervised-подходы
7. 7 Строить и оценивать модели линейной и логистической регрессии
8. 8 Понимать переобучение кросс-валидацию и оценку качества модели
9. 9 Работать с деревьями решений и методами отбора признаков
10. 10 Разрабатывать собственные ML-проекты от постановки задачи до предсказания
11. 11 Создавать скоринговые модели и решать прикладные задачи из бизнеса
12. 12 Применять Data Science в задачах предсказания оттока дефолта продаж