J: 1.2 Основы работы в Jupyter Notebook - видео HD
Для существования нашего сайта необходим показ рекламы. Просим отнестись с пониманием и добавить сайт в список исключений вашей программы для блокировки рекламы (AdBlock и другие).
12n.ru 18171 ролик
1.2 Основы работы в Jupyter Notebook - видео.
В настоящем видео поговорим об использовании Jupyter Notebook для написания и документирования кода программ в ходе исследований, а также про преимущества удаленного сервиса Google Colab.Второе учебное видео из программы бесплатного курса «Основы языка Python для анализа данных и решения задач машинного обучения»
Ссылка на программу курса: https://python-school.ru/courses/funp-basics-pytho... Данный бесплатный проект «Школы Python» не возможен без Вашей поддержки, Ваши подписки на Наш канал и «лайки & комментарии» в социальных сетях дают нашим преподавателям обратную связь и уверенность в необходимости продолжения работы по выпуску новых видео и материалов.
Курс ориентирован на ИТ-специалистов (администраторы, аналитики и инженеры данных), которые отвечают за администрирование, сопровождение и разработку систем хранения и подготовки больших данных для задач аналитики и решения задач машинного обучения с использованием языка Python.Курс FUNP «Основы языка Python для анализа данных и решения задач машинного обучения» позволяет в короткие сроки получить необходимую базовую подготовку по теории и практический опыт работы с необходимыми библиотеками. Наша цель – не изучать фундаментальные основы программирования на Python в теории, а подготовить специалистов, использующих большие данные, для использования библиотек, которые поддерживают быстрые вычисления и научные расчеты, работу с табличными данными, работу с текстовыми данными и визуализацию результатов исследований.
Именно поэтому наши преподаватели, в большей степени, не преподаватели Python, а практикующие специалисты по Data Science и инженеры данных, использующие Python для решения прикладных задач подготовки данных и применения методов машинного обучения и построения нейронных сетей. Они на практике знают все нюансы применения Python и «то, что именно нужно» для успешного усвоения материала.Курс рассчитан на мотивированных студентов, умеющих пользоваться справочной литературой и материалами, включая видео-лекции и практические материалы лабораторного кода для выполнения в среде Google Colab для самостоятельного обучения.Для корпоративных слушателей и участников программы обучения «другие 48 часов» предусмотрен платный вариант прохождения курса в формате вебинара или в классе под руководством преподавателя с полной поддержкой в ходе обучения.
Подробнее смотрите наше предложение «Другие 48 часов» FUNP+DPREPКурс является вводным и обязательным для подготовки специалистов по работе с распределенными MPP-системами, NoSQL СУБД, Apache Hadoop, Kafka, Spark, но не имеющими навыков программирования на Python или любом другом языке (Java, Scala и др.) для прохождения специализированных курсов:DPREP: Подготовка данных для Data Mining на PythonPYML: Введение в машинное обучение на PythonPYNN: Введение в Нейронные сети на Python
ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЙ УРОВЕНЬ ПОДГОТОВКИ:Опыт работы в Unix (от 1 года)Знание основ статистикиСсылка на программу курса: https://python-school.ru/courses/funp-basics-pytho... По вопросам обучения на курсах машинного обучения приглашаем в нашу «Школу Больших Данных» г. МоскваКурс проводится только в специализированном учебном центре «Школа Больших Данных» https://www.python-school.ru Другие проекты: https://www.bigdataschool.ru Социальные страницы «Школы Больших Данных»:https://www.facebook.com/BigDataSchoolRu/ https://vk.com/bigdataschool https://www.linkedin.com/company/bigdataschoolru/ Обращаться по телефону:+7 (915) 307-00-74+7 (495) 41-41-121+7 (995) 100-45-63