Репозиторий содержит программный код и датасеты для учебного пособия по Data Science
В качестве базовых алгоритмов машинного обучения рассмотрены модели регрессии, классификации и кластеризации с использование библиотеки sklearn. Рассмотрены примеры оптимизации и настройки гиперпараметрой модели, позволяющих получить наилучшие результаты. Подробно представлены способы сбора и хранения информации с использованием языка Python. Отдельное внимание уделено вопросам парсинга данных в сети интерент. В заключении приведены основные команды для работы с системой контроля версий git.
Разделы из книги
- Основы Python и анализа данных
- Предобработка исследовательских данных
- Визуализация данных
- Статистический анализ данных
- Обработка числовых и категориальных признаков
- Исследовательский анализ данных и машинное обучение
- Сбор и хранение данных