💥 
Всеобъемлющий курс по науке о данных от MIPT и Яндекс
-
теория
-
практикум
- 01 - Введение в Python
- 02 - Типы
- 03 - Конструкции
- 04 - Работа с файлами - чтение
- 05 - Работа с файлами - запись
- 06 - Pandas dataframe
- 07 - Pandas индксация и выделение данных
- 08 - NymPy,SciPy,Matplotlib
- 09 - SciPy оптимизация
- 10 - Векторы
- 11 - Матрицы
- 12 - Распределения, генерация, плотности
- 13 - Распределения, генерация, плотности
-
теория
- 01 - Знакомство с машинным обучением
- 02 - Линейные модели
- 03 - Проблема переобучения
- 04 - Метрики качества
- 05 - Статистический взгляд
- 06 - Практические рекомендации по линейным моделям
- 07 - Решающие деревья
- 08 - Композиции деревьев
- 09 - Градиентный бустинг
- 10 - Композиции простых лагоритмов
- 11 - Однослойная нейронная сеть
- 12 - Баесовский классификатор
- 13 - Метод ближайших соседей
- 14 - Теорема Байеса
-
практика
-
задачи 🔒 (при прохождении курса)
- 01 - Линейная регрессия и основные библиотеки для работы
- 02 - ЛР и Стохастический линейный спуск
- 03 - ЛР переобучение и регуляризация
- 04 - Метрики качества бинарной классификации
- 05 - Предобработка данных и логистическая регрессия
- 06 - Подбор параметров для решающих деревьев
- 07 - Градиентный бустинг
- 08 - Оценка качества вина
- 09 - Нейронная сеть зависимость обучающей способности от количества нейронов
- 10 - Байесовский классификатор оценка качества
- 11 - Оценка качества работы метрических классификаторов
-
теория
-
практика
-
задачи 🔒 (при прохождении курса)
-
теория
-
практика
- 01 - Доверительные интервалы для среднего
- 02 - Доверительные интервалы для доли
- 03 - Доверительные интервалы для двух долей
- 04 - Доверительные интервалы на основе бутстрепа
- 05 - Биномиальный критерий для доли
- 06 - Критерии согласия Пирсона (хи-квадрат)
- 07 - Применение критериев Стьюдента
- 08 - Проверка гипотез о долях
- 09 - Одновыборочные непараметрические критерии
- 10 - Двухвыборочные непараметрические критерии (связанные выборки)
- 11 - Двухвыборочные непараметрические критерии (независимые выборки)
- 12 - Поиск взаимосвязей с помощью корреляции
- 13 - Поправки на множественную проверку при корреляционном анализе
- 14 - Оценка зависимости с помощью регрессии
-
задачи 🔒 (при прохождении курса)
- Интервальная оценка среднего
- Доверительный интервал для доли
- Доверительные интервалы для 2х долей
- Биномиальный критерий для доли
- Критерии Стьюдента
- Проверка гипотез о долях
- Непараметрические критерии, критерий Вилкоксона, Z- критерий
- Критерии согласия Пирсона
- Критерий знаковых рангов
- Тест Бройша Пегана
- Множественная проверка гипотез
- Корреляция Пирсона,
- Множественная проверка гипотез
-
теория
-
практика
-
задачи 🔒 (при прохождении курса)