Погружение в машинное обучение с NumPy и Pandas
Научись строить прогнозы рынков с помощью ML-технологий
Хотите освоить технологии, которые меняют мир? Присоединяйтесь к нашему практическому вебинару по машинному обучению! Всего за 2,5 часа вы сделаете первый шаг в одну из самых востребованных IT-профессий, научившись работать с данными и создавать прогнозные модели.
Что вас ждет?
- Основы работы с данными: освоите библиотеки NumPy и Pandas — ключевые инструменты для анализа и обработки данных.
- Реальный проект: создадите модель для прогнозирования цен на жилье, используя реальные данные.
- Практика от первого до последнего шага: от очистки данных до визуализации результатов с помощью matplotlib.
- Современные технологии: интеграция с библиотекой scikit-learn и основы линейной регрессии.
Почему это важно?
Машинное обучение — основа для решений в финансах, медицине, маркетинге и логистике. Участники вебинара получат навыки, которые открывают двери в мир больших данных и искусственного интеллекта. Сможете работать над проектами, влияющими на миллионы людей, и строить карьеру в одной из самых высокооплачиваемых отраслей.
Для кого?
- Новички в IT и аналитике.
- Те, кто хочет добавить в резюме востребованные навыки.
- Все, кто мечтает строить карьеру в Data Science или AI.
Детали мероприятия:
- Формат: онлайн с практическими демонстрациями.
- Программа: от основ NumPy до защиты мини-проекта.
Зарплаты в отрасли (данные hh.ru):
- Junior: от 90 000 ₽/мес.
- Senior: до 450 000+ ₽/мес.
Не упустите шанс начать путь в мир больших данных! Регистрируйтесь сейчас и превратите «сырые» числа в полезные инсайты уже завтра.
Участники получат материалы для самостоятельной работы и сертификат об участии.
| Время | Тема | Содержание |
|---|---|---|
| 10:00 – 10:10 | Вводная часть | Знакомство, задачи и почему машинное обучение — это захватывающе и современно |
| 10:10 – 10:30 | Основы NumPy | Установка, массивы, базовые операции (сумма, среднее), примеры кода |
| 10:30 – 10:50 | Знакомство с Pandas | Работа с таблицами: загрузка данных, фильтрация, очистка, демонстрация |
| 10:50 – 11:10 | Подготовка данных | Удаление пропусков, нормализация, пример с реальными данными о жилье |
| 11:10 – 11:40 | Простая модель предсказания | Интеграция с sklearn, обучение модели линейной регрессии, интерпретация |
| 11:40 – 12:00 | Практика: проект | Загрузка данных, обработка с Pandas, предсказание цен на жилье |
| 12:00 – 12:20 | Визуализация результата | Построение графика с matplotlib, вывод предсказаний («Дорого» или «Дешево») |
| 12:20 – 12:30 | Итоги и Q&A | Подведение итогов, советы по дальнейшему обучению |
