ML_in_Python-course-

Stepik: https://stepik.org/course/129449/info

Структурa

Module 4 - Numpy

4.2 - Массивы NumPy

4.3 - Индексация и выбор данных из массивов NumPy

4.4 - Операции в NumPy

4.5 - Проверочные упражнения по NumPy

Module 5 - Pandas

5.2-5.3 - Series

5.4-5.7 - Датафреймы

5.8 - Выборка данных по условию (Conditional Filtering)

5.9-5.11 - Полезные методы

5.12-5.13 - Отсутствующие данные (missing data)

5.14-5.15 - Агрегация данных GROUP BY

5.16-5.19 - Объединение датафреймов

5.20 - Методы Pandas для текста

5.21 - Методы Pandas для даты и времени

5.22-5.25 - Input/Output в Pandas

5.26 - Сводные таблицы в Pandas (pivot tables)

5.27 - Проверочные упражнения по Pandas

Module 6 - Matplotlib

6.2 - Основы Matplotlib

6.3-6.5 - Объект Figure

6.6 - Subplots

6.7-6.8 - Стилизация Matplotlib

6.9 - Дополнительные материалы по Matplotlib

6.10 - Проверочные упражнения по Matplotlib

Module 7 - Seaborn

7.2 - Scatterplots

7.3-7.4 - Distribution Plots

7.5-7.6 - Categorical Plots - Статистики по категориям

7.7-7.8 - Categorical Plots - Распределения по категориям

7.9-7.10 - Comparison Plots - Графики сравнения

7.11 - Seaborn Grid

7.12 - Matrix Plots - Матричные графики

7.13 - Проверочные упражнения по Seaborn

Module 8 - Большой проект по визуализации данных

Module 9 - Лекции по машинному обучению

Module 10 - Линейная регрессия

10.6 - Простая линейная регрессия

Irina-Smol / ML_in_Python-course