КУРС ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ:

Лекция 1. Введение в интеллектуальное моделирование

Лекция 2. Знакомство с данными

Лекция 3. Обработка данных с pandas

Лекция 4. Структура pandas DataFrame

Лекция 5. Описательная статистика

Лекция 6. Визуализация данных с matplotlib

Лекция 7. Визуализация данных с pandas и seaborn

Лекция 8. Линейная регрессия

Лекция 9. Наивный Байес

Лекция 10. Оценка улучшения и качества моделей

 

КУРС ПРОДВИНУТОЕ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Лекция 1. Унифицированный язык моделирования

Лекция 2. Общая структура классов

Лекция 3. Моделирование классов

Лекция 4. Моделирование библиотечной системы

Лекция 5. Определение классов

Лекция 6. Наследование

Лекция 7. Методы equals и toString

Лекция 8. Абстрактные методы

Лекция 9. Полиморфизм. Интерфейсы

Лекция 10. Шаблоны проектирования. Шаблон Singleton

 

ВИДЕОЗАНЯТИЯ ПО КУРСУ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

1. О предмете Машинное обучение и силлабусе

2. Создаем DataFrame

3. Выбор элементов в DataFrame

4. Отсутствующие значения в DataFrame. Поиск и удаление

5. Отсутствующие значения в DataFrame. fillna()

6. Отсутствующие значения. Пример с csv

7. csv файлы

8. Агрегация и группировка

9. Анализ с pandas

10. Визуализация с matplotlib