Команда НОМТО проводит ряд бесплатных лекции и воркшопов в Элисте
Расписание
2024-03-02
Воркшоп 1: Введение в Python: Краткий обзор языка, установка Python и настройка среды разработки.
Основы программирования на Python: Переменные, типы данных, условные конструкции, циклы.
Введение в библиотеки для анализа данных: Обзор Pandas и NumPy. Загрузка, обработка и анализ данных с помощью Pandas. Основные операции с массивами в NumPy.
Практическое задание: Работа с реальным датасетом – загрузка данных, их очистка и первичный анализ.
2024-03-10
Воркшоп 2: Визуализация данных с помощью Python
Введение в визуализацию данных: Зачем нужна визуализация данных и какие задачи она решает.
Основы Matplotlib и Seaborn: Создание графиков, гистограмм, точечных диаграмм и других видов визуализаций.
Интерактивная визуализация с Plotly: Введение в библиотеку Plotly для создания интерактивных графиков.
Практическое задание: Визуализация данных из предыдущего занятия с использованием различных библиотек.
2024-03-17
Воркшоп 3: Анализ датасета и построение первой прогнозной модели
Введение в машинное обучение: Основные понятия и этапы создания модели машинного обучения.
Подготовка данных для модели: Разделение данных на обучающую и тестовую выборки, нормализация данных.
Построение прогнозной модели: Использование библиотеки Scikit-learn для создания и обучения простой линейной регрессии или классификатора.
Оценка качества модели: Метрики качества модели, анализ результатов.
Практическое задание: Построение и оценка собственной прогнозной модели на основе реального датасета.
Расписание
2024-03-02
Воркшоп 1: Введение в Python: Краткий обзор языка, установка Python и настройка среды разработки.
Основы программирования на Python: Переменные, типы данных, условные конструкции, циклы.
Введение в библиотеки для анализа данных: Обзор Pandas и NumPy. Загрузка, обработка и анализ данных с помощью Pandas. Основные операции с массивами в NumPy.
Практическое задание: Работа с реальным датасетом – загрузка данных, их очистка и первичный анализ.
2024-03-10
Воркшоп 2: Визуализация данных с помощью Python
Введение в визуализацию данных: Зачем нужна визуализация данных и какие задачи она решает.
Основы Matplotlib и Seaborn: Создание графиков, гистограмм, точечных диаграмм и других видов визуализаций.
Интерактивная визуализация с Plotly: Введение в библиотеку Plotly для создания интерактивных графиков.
Практическое задание: Визуализация данных из предыдущего занятия с использованием различных библиотек.
2024-03-17
Воркшоп 3: Анализ датасета и построение первой прогнозной модели
Введение в машинное обучение: Основные понятия и этапы создания модели машинного обучения.
Подготовка данных для модели: Разделение данных на обучающую и тестовую выборки, нормализация данных.
Построение прогнозной модели: Использование библиотеки Scikit-learn для создания и обучения простой линейной регрессии или классификатора.
Оценка качества модели: Метрики качества модели, анализ результатов.
Практическое задание: Построение и оценка собственной прогнозной модели на основе реального датасета.