Pipeline работы с данными для моделей машинного обучения // Демо-занятие курса «Machine Learning. Basic»
Подготовка и предобработка данных играет важную роль при обучении ML-моделей. На занятии обсудим, как проводить Exploratory Data Analysis и изучим pipeline предобработки данных на практике.
В результате урока вы:
- узнаете подходы к обработке данных из области анализа данных,
- научитесь обрабатывать данные для ML-моделей,
- изучите разведочный анализ данных.
Данный открытый урок подходит:
- неспециалистам, которые хотят начать карьеру в Data Science и анализе данных,
- IT-специалистам, которые только начинают свой путь в ML,
- тем, кто давно хотел начать изучать DS.
«Machine Learning. Basic» -
Преподаватель: Мария Тихонова - PhD Computer Science, Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ, автор канала
Пройдите опрос по итогам мероприятия -
Следите за новостями проекта:
- Telegram:
- ВКонтакте:
- LinkedIn:
- Хабр: