С помощью этого курса вы освоите обработку данных на реальных проектах с использованием Python, изучите его библиотеки для анализа данных и машинного обучения, сможете визуализировать данные.

Научитесь применять алгоритмы supervised learning и unsupervised learning, включая логистическую и линейную регрессию, деревья решений, случайные леса, SVM и кластеризацию K-means.

Также изучите модели временных рядов и ансамблевое обучение (AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost). Попробуете построить рекомендательные системы и заняться text mining. Познакомитесь с deep learning, используя TensorFlow и Keras для работы с Convolutional и Recurrent Neural Networks.