• Урок 1. 01:28:42
    Введение в машинное обучение
  • Урок 2. 01:59:36
    Базовые инструменты анализа данных в Python
  • Урок 3. 01:42:55
    Exploratory Data Analysis and Preprocessing - 1
  • Урок 4. 00:20:47
    Exploratory Data Analysis and Preprocessing - 2
  • Урок 5. 01:47:52
    Задача классификации. Метод ближайших соседей (kNN)
  • Урок 6. 02:05:40
    Задача регрессии. Линейная регрессия
  • Урок 7. 02:10:10
    Логистическая регрессия
  • Урок 8. 02:27:37
    Feature engineering and advanced preprocessing
  • Урок 9. 02:14:18
    Практическое занятие по темам, изученным в первом модуле
  • Урок 10. 02:03:14
    Метод опорных векторов
  • Урок 11. 01:58:05
    Деревья решений
  • Урок 12. 01:54:13
    Ансамбли моделей
  • Урок 13. 01:33:22
    Градиентный бустинг
  • Урок 14. 01:53:21
    Обучение без учителя. K-means, EM алгоритм
  • Урок 15. 01:30:43
    Обучение без учителя. Иерархическая кластеризация. DB-Scan
  • Урок 16. 01:29:34
    Методы уменьшения размерности
  • Урок 17. 01:45:57
    Поиск аномалий в данных
  • Урок 18. 01:16:33
    Сбор данных
  • Урок 19. 01:34:13
    Анализ текстовых данных. Часть 1
  • Урок 20. 01:31:09
    Анализ текстовых данных. Часть 2
  • Урок 21. 01:45:34
    Анализ текстовых данных. Часть 3
  • Урок 22. 01:37:44
    Рекомендательные системы. Часть 1
  • Урок 23. 01:30:06
    Рекомендательные системы. Часть 2
  • Урок 24. 02:00:17
    Анализ временных рядов. Часть 1
  • Урок 25. 01:35:44
    Анализ временных рядов. Часть 2
  • Урок 26. 01:40:00
    Алгоритмы на графах
  • Урок 27. 01:46:00
    АБ тестирование
  • Урок 28. 01:50:03
    Работа с Big Data. Часть 1
  • Урок 29. 01:36:08
    Работа с Big Data. Часть 2
  • Урок 30. 01:55:29
    Работа с Big Data. Часть 3
  • Урок 31. 01:23:53
    Нейронные сети и глубокое обучение
  • Урок 32. 01:30:38
    Бонус поиск Data Science работы
Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри Machine learning, а также все другие курсы, прямо сейчас!
Премиум