Специалист по машинному обучению: старт

Научитесь:
• Определять проблему и цель исследования
• Выстраивать концептуальную модель объекта / предмета исследования
• Определять необходимые типы и источники данных для исследования
• Осуществлять выбор инструментов и методов анализа данных исходя из целей и задач проекта

Научитесь:
• Работе с Google Colab
• Собирать данные из открытых источников с помощью API с использованием языка программирования Python
• Парсить данные из открытых источников с использованием Python

Научитесь:
• Осуществлять чистку и предобработку данных
• Анализировать взаимосвязи между переменными
• Реализовывать графический и неграфический виды анализа
• Осуществлять первичную визуализацию данных (box-plot, pie-chart, гистограммы и т. д.)

Научитесь:
• Получать данные для моделей с помощью SQL-запросов
• Корректировать и преобразовывать данные
• Работать с базами данных из Python

Научитесь:
• Ставить гипотезы и осуществлять их проверку
• Осуществлять A/B тестирование
• Осуществлять регрессионный и корреляционный анализ
• Интерпретировать результаты анализа

Научитесь:
• Готовить данные для моделей машинного обучения
• Строить задачи и разрабатывать алгоритмы и программные средства для ее решения с использованием методов машинного обучения
• Определять метрики качества моделей машинного обучения