Data Science с нуля от Merion Academy

Познакомитесь с базовыми теоретическими положениями, которые касаются машинного обучения. 

Повторите пройденный материал и систематизируете знания. 

Дадите определение такому понятию, как метрические алгоритмы. Научитесь с ними работать. 

Решите тест по недавно пройденным темам. 

Познакомитесь с особенностями линейных алгоритмов в Data Science. 

Выполните проверочную работу по изученному материалу. 

Поработаете над практическим заданием, которое повысит ваши компетенции. 

Продолжите изучать специфику разных видов алгоритмов. 

Напишете тест по недавно разобранным вопросам. 

Попрактикуетесь в выполнении профессиональных задач. 

Узнаете, что из себя представляют деревья решений и для чего они используются. 

Выполните тестовое задание и повторите материал. 

Подтвердите своё владение новыми навыками работы с данными. 

Поймёте, что означает такой термин, как валидация. Сможете работать с гиперпараметрами. 

Вспомните всё, что недавно изучали, и систематизируете знания. 

Поговорите о том, как и для чего используются ансамблевые модели. 

Решите тест по всему учебному блоку. 

Выполните задание, приближенное к реальным рабочим условиям. 

Продолжите изучать предыдущую тему и рассмотрите новый терминологический аппарат. 

Закрепите и систематизируете полученные знания. 

Отточите умения, необходимые для работы в сфере Data Science. 

Разработаете проект, связанный с общей темой учебного модуля. 

Получите представление о том, как работают алгоритмы кластеризации и для чего они используются.

Решите тест по всему учебному блоку. 

Узнаете, как именно устроены алгоритмы понижения размерности.

Закрепите и систематизируете только что пройденный материал. 

Выполните практическое задание, чтобы отточить навыки работы с данными.

Получите представление о том, как работают нейросетевые технологии. 

Решите тест по только что пройденному материалу.

Выполните практическое задание на оттачивание навыков. 

Продолжите изучать нюансы работы с нейронными сетями. 

Поработаете над тестированием, которое посвящено пройденному учебному модулю. 

Выполните задание, касающееся анализа и обработки данных. 

Дадите определение понятию свёрточных нейронных сетей. Освоите сопутствующую теорию. 

Проверите своё владение новым материалом и навыками. 

Познакомитесь с особенностями процесса обучения на реальных данных. 

Закрепите и систематизируете полученные знания. 

Поработаете над задачей, связанной с глубоким обучением. 

Дадите определение такому термину, как автоэнкодеры. Отточите соответствующие умения. 

Получите представление о том, как именно работает технология компьютерного зрения. 

Решите тест по только что пройденным темам. 

Узнаете, как и для чего проводится процесс сегментации. 

Закрепите и систематизируете полученные знания. 

Разберётесь в том, зачем проводится детекция. 

Повторите пройденный материал и решите тест по учебному модулю. 

Выполните практическое задание, посвящённое теме Computer Vision. 

Напишете итоговый тест по всем изученным темам. Повторите всё, что касается машинного обучения и анализа данных.