Практика 1
Практика: numpy, pandas и форматы данных
Массивы, таблицы, CSV, JSON и Parquet
Знакомимся с numpy и pandas: массивы и таблицы, фильтрация, группировка, пропуски. Учимся читать и сохранять данные в форматах CSV, JSON и Parquet.
Лекция 1
Машинное обучение и где оно обитает
Задачи, метрики качества, данные, модели и обучение
Что такое машинное обучение, какие бывают задачи и парадигмы, как измерять качество модели, какие бывают данные и признаки, что такое параметры, переобучение и жизнь модели после обучения.
Домашнее задание 3
Векторы и матрицыМатематика
Теоретические материалы и практикум
Повторите операции над векторами и матрицами: скалярное, векторное и поэлементное произведения, угол между векторами, умножение и транспонирование матриц, а также их запись в NumPy.
Домашнее задание 2
Интегральное исчислениеМатематика
Теоретические материалы и практикум
Повторите таблицу первообразных, свойства неопределённого и определённого интегралов, замену переменной и интегрирование по частям.
Домашнее задание 1
ПределыМатематика
Теоретические материалы и практикум
Повторите определения и свойства пределов, замечательные пределы и основные приёмы раскрытия неопределённостей.