Machine Learning Engineer от Синергии Академия

Вы узнаете, как правильно установить и настроить интегрированную среду разработки для повышения продуктивности.

Вы научитесь работать с вводом и выводом , что является основой взаимодействия с пользователем.

Вы рассмотрите, как использовать объекты в программировании, чтобы создавать более сложные структуры.

Вы будете изучать условные операторы для принятия решений в вашем коде.

Вы сможете реализовывать циклы, что позволяет повторять действия в программах.

Вы освоите различные типы , что поможет лучше управлять информацией в ваших приложениях.

Вы научитесь создавать функции и процедуры для организации и повторного использования кода.

Вы будете работать с многомерными массивами, что позволяет хранить в более сложных структурах.

Вы научитесь обрабатывать исключения, чтобы ваш код был более надежным и устойчивым к ошибкам.

Вы сможете интегрироваться с внешними сервисами, используя API для расширения функциональности ваших приложений.

Вы освоите принципы ООП и использование классов для более структурированного подхода к разработке.

Вы будете изучать синтаксис и теорию классов для эффективного применения ООП.

Вы научитесь работать с удалёнными ресурсами, чтобы управлять данными из любой точки.

Вы рассмотрите, как использовать списки для хранения и обработки.

Вы сможете применить полученные знания на практике для решения реальных задач.

Вы рассмотрите методы работы с изображениями, что откроет возможности для графической обработки.

Вы будете устанавливать PostgreSQL и PgAdmin, изучая БД и нормализацию.

Вы научитесь различать подъязыки SQL и их применение в запросах.

Вы сможете извлекать данные с помощью SQL-запросов.

Вы научитесь фильтровать строки и использовать регулярные выражения для обработки текста.

Вы будете изучать методы сортировки и ограничения выборки.

Вы разберёте применение условных выражений для создания более логичных запросов.

Вы научитесь манипулировать строками для обработки текста.

Вы будете использовать агрегатные функции для получения сводной информации.

Вы будете применять оконные функции для анализа с учетом контекста.

Вы рассмотрите ключевые концепции работы с реляционными базами.

Вы освоите различные типы связей между таблицами для создания эффективной структуры БД.

Вы сможете использовать оператор JOIN для объединения из разных таблиц.

Вы будете изучать подзапросы для упрощения сложных запросов.

Вы исследуете интеграцию SQL с Python для взаимодействия с базами.

Вы узнаете, как эффективно подготовиться к собеседованиям и представиться работодателям.

Вы будете изучать базовые концепции матанализа, важные для понимания алгоритмов.

Вы погрузитесь в линейную алгебру, что критично для работы с алгоритмами.

Вы изучите теорию вероятностей и её применение в статистических моделях.

Вы научитесь основам математической статистики.

Вы будете взаимодействовать с библиотекой Numpy для эффективной работы с массивами и матрицами.

Вы освоите Pandas для анализа и манипуляции в таблицах.

Вы сможете использовать библиотеку Request для работы с HTTP-запросами в Python.

Вы сможете создавать визуализации данных с помощью Matplotlib для их лучшего понимания.

Вы узнаете, как использовать Seaborn для создания более сложных визуализаций.

Вы ознакомитесь с Plotly для динамической и интерактивной визуализации.

Вы освоите Plotly для динамической и интерактивной визуализации.

Вы научитесь правильно формулировать задачи для применения машинного обучения.

Вы будете изучать, как работают деревья решений и их применение в моделировании.

Вы получите советы по практическому применению алгоритмов и подходов в ML.

Вы освоите основу нейросетей и их применение для различных задач.

Вы будете учиться анализировать и прогнозировать временные ряды.

Вы рассмотрите, как создавать рекомендательные системы на базе анализа данных.

Вы будете отбирать признаки для улучшения качества моделей.

Вы освоите методы подбора параметров для оптимизации эффективности моделей.

Вы будете знакомиться с основами обработки естественного языка.

Вы научитесь формировать группы с помощью методов кластеризации.

Вы будете изучать задачи регрессии для предсказания непрерывных значений.

Вы освоите принципы классификации для распределения по категориям.