Зарегистрируйтесь чтобы видеть ссылки
Практическое руководство по анализу данных, раскрывающее полный цикл работы с информацией: от сбора и обработки до построения моделей машинного обучения. Рассмотрена работа с инструментами pandas и SQL, методы выявления закономерностей и очистки данных. Описаны различные источники информации, включая текстовые, бинарные и веб-данные. Подробно изложены статистические методы: доверительные интервалы, проверка гипотез, конструирование признаков. Приведены...
[БХВ] Изучаем Data Science: обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python [Джозеф Гонсалес, Сэм Лау, Дебора Нолан]
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Аналитик данных расширенный (часть 9 из 12) [Яндекс Практикум]
- [SEO] Анализ конкурентов. Отслеживание обратных ссылок [standard №48 на 1 месяц] [ahrefs.com]
- Летняя Astro Школа. 3 смена. Комбинация методов прогноза - как лучше понимать события и точнее планировать [Евгений Волоконцев]
- Мастерская Бренда + Курс по работе с Китаем + Лекции из Лектория + Все марафоны [fedortsova-kurs] [Мастерская Бренда]
- Летняя Astro Школа. 2 смена. Датировка событий и картах Соляров, отработка вредителей и сложных планет [Евгений Волоконцев]