Тематичний план:
- Загальна інформація про Data Science, Machine Learning, Deep Learning.
- Основи python.
- Знайомство з інструментарієм: anaconda navigator, jupyter notebook, хмари google colab та kaggle.
- Бібліотека NumPy.
- Бібліотеки pandas, matplotlib, seaborn.
- Моделі ML: дерева рішень (decision tree).
- Лінійні моделі, задачі класифікації та регресії.
- Метрики якості моделей.
- Випадковий ліс (Bagging, Random Forest).
- Відбір та важливість ознак.
- Unsupervise learning? Задачі кластеризації.
- Часові ряди.
- Бустінг.
- Вступ до глибокого навчання. Основні архітектури нейромереж.
- Бібліотеки глибокого навчання: pytorch та tensorflow
Загальний обсяг: 4 кредити ЄКТС.