Python в Data Science. Интенсив по Data Science

У вашего броузера проблема в совместимости с HTML5

Распродажа программ с гарантией трудоустройства. Получи доступ к самым мощным программам с огромной скидкой——https://clc.to/Hk67_A

Зачем нужно машинное обучение? Главный методист технического направления Skillbox Михаил Овчинников рассказал, какие задачи решают с помощью Machine Learning, и показал, как читать и визуализировать данные с помощью Python-библиотек Pandas и Matplotlib.

Онлайн-курс «Профессия Data Scientist: учимся обработке и анализу данных за 3 дня» помог всем, кто без ума от данных, разобраться, как стать Data Scientist с нуля, и открыл несколько лайфхаков для легкого входа в профессию.

Онлайн-образование Skillbox на реальных задачах показало, с чего начать Data Science-практику. После первого этапа онлайн-обучения каждый пользователь образовательной платформы вывел интервал, комбинируя код, увиденный на занятии.

Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить анонсы новых вебинаров и онлайн-конференций.
А также заглядывайте в наши соцсети, там много полезной информации: https://vk.com/skillbox_education
https://ok.ru/skillbox
https://t.me/skillboxru

#skillbox #программирование #datascience

Опубликовано: 04-08-2022

Теги: data science с чего начать зачем нужно машинное обучение как стать data scientist с нуля python data science статические методы python математика для data science как построить модель данных проектирование базы данных ошибки новичков в data science data science зарплата python анализ данных визуализация данных python машинное обучение как стать data scientist data science machine learning программирование data scientist машинное обучение python

Похожие видео

Как стать Data Scientist с нуля? Интенсив по обработке и анализу данных02:02:11

Python в Data Science. Интенсив по анализу данных01:50:11

Python анализ данных. Интенсив по обработке и анализу данных58:55

Ошибки новичков в data science. Интенсив поможет изучить основы Python01:10:09

Мой аккаунт

Вход / Log In