[Karpov.courses] Machine Learning для начинающих (2023)

🎬

7 часть/6. Машинное обучение ещё раз повторяем, что может встретиться на собеседовании.mkv

388.86 MB

📄

1 Часть/1 Модуль/2 Среда и инструменты.docx

141.39 KB

📄

1 Часть/1 Модуль/3 Типы заданий.docx

15.61 KB

🎬

1 Часть/1 Модуль/4 Вводный вебинар.mp4

201.81 MB

📄

1 Часть/1 Модуль/5 Как подключиться к Slack через VPN.docx

13.94 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/0.1 Python в машинном обучении.mkv

71.55 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/0.2 Пример- Python для анализа изображений.mkv

27.44 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/1 Lesson.ipynb

66.29 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/1 Задания.docx

29.59 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/1.1 Переменные.mkv

45.76 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/1.2 Типы данных_2.mkv

119.59 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/1.3 Циклы.mkv

40.22 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/1.3 Циклы_2.mkv

40.22 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/1.4 Условный оператор If_2.mkv

51.78 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/1_урок__Основы_программирования_Python.pdf

9.85 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/2 Lesson.ipynb

65.41 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/2 Задания.docx

37.61 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/2.1 Функции в python.mkv

48.59 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/2.2 Аргументы функции_2.mkv

48.24 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/2.3 Call stack и ошибки в python_2.mkv

71.49 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/2.4 Ссылочная модель данных.mkv

21.51 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/2.5 Модель памяти в python.mkv

33.68 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/2.6 Изменяемые и неизменяемые типы данных.mkv

25.97 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/2.7 Срезы. Продвинутая работа со строкам.mkv

54.73 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/2_урок__Функции._Ссылочная_модель_данных._Погружение_в_типы._Изменяемые_типы._Срезы._работа_со_строками.pdf

3.72 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/3 Lesson.ipynb

12.62 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/3 Задания.docx

29.98 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/3.0 Интро.mkv

12.14 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/3.1 Библиотеки.mkv

67.73 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/3.2 Windows 10 Установка Anaconda.mkv

19.72 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/3.3 Linux Установка Anaconda.mkv

17.97 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/3.4 MacOS Установка Anaconda.mkv

10.78 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/3.5 Установка сторонних пакетов_2.mkv

66.25 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/3.6 Виртуальное окружение_2.mkv

57.82 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/3.7 Итоги.mkv

10.67 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/3_урок__Внешние_модули._Экосистема_PyPi._установка_пакетов_в_виртуальные_окружения.pdf

417.38 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/4 Lesson.ipynb

220.09 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/4 Задания.docx

24.24 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/4. _Обзор numpy, pandas, Jupyter. Основы jupyter_.pdf

365.29 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/4.1 Введение.mkv

9.84 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/4.2 Знакомство с Jupyter. Ячейки.mkv

17.27 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/4.3 Знакомство с Jupyter. Горячие клавиши.mkv

47.87 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/4.4 Знакомство с Jupyter. Магические команды.mkv

57.33 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/4.5 Знакомство с Jupyter. Kernel.mkv

26.43 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/4.6 Numpy.mkv

16.6 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/4.7 Pandas.mkv

33.35 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/4.8 Matplotlib.mkv

31.56 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/4.9 Заключение.mkv

7.47 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/5 Lesson.ipynb

405.37 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/5 train.csv

633.16 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/5 Задания.docx

34.31 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/5 Минипроект.docx

21.66 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/5. _pandas_.pdf

798.78 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/5.1 Чтение файлов и обзор данных.mkv

95.6 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/5.2 Фильтрация данных, логические операторы.mkv

67.6 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/5.3 Функции фильтры.mkv

48.14 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/5.4 Series и Index.mkv

89.74 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/5.5 Группировка данных.mkv

63.14 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/5.6 Работа с датами и временем.mkv

61.78 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/5.7 Визуализация.mkv

40.21 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/5.8 Сохранение данных.mkv

31.32 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/6 Lesson.ipynb

588.23 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/6 Задания.docx

21.38 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/6.1 Базы данных и СУБД.mkv

18.53 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/6.2 Основные SQL запросы Получение, аггрегация и сортировка данных.mkv

72.73 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/6.3 Объединение таблиц JOIN_2.mkv

97.5 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/6.4 SQL в Python_2.mkv

63.42 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/6__Базы_данных_в_Python_основы.pdf

326.26 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/6_Redash.pdf

286.45 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/7 Lesson.ipynb

63.02 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/7 Задания.docx

33.74 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/7.1 Классы, объекты и методы_2.mkv

62.27 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/7.2 Принципы ООП Часть 1.mkv

58.88 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/7.3 Принципы ООП. Часть 2.mkv

60.84 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/7_урок__Классы_и_ООП.pdf

234.17 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/8 Lesson.ipynb

31.27 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/8 Задания.docx

836.48 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/8.1 Введение в git_2.mkv

88.17 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/8.2 Ветки и теги_2.mkv

72.46 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/8.3 Возможности git diff Ветвление. Использование тэгов.mkv

73.58 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/8.4 Слияние веток.mkv

58.56 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/8.5 Конфликт слияния веток.mkv

58.6 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/8.6 Стратегии ветвления при разработке. Работа с удаленными провайдерами.mkv

108.45 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/8.7 Взаимоотношение между remotes. Загрузка репозитория на удаленный сервер.mkv

75.73 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/8_урок__Версионирование_кода_и_git.pdf

1.05 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/9 Lesson.ipynb

20.67 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/9 Задания.docx

29.33 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/9.1 Запрос на сервер.mkv

94.79 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/9.2 Ответ сервера API.mkv

71.11 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/9.3 Практика написания запросов. Метод get.mkv

65.68 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/9.4 Практика написания запросов. Метод post. Подключение к базе данных. Валидация.mkv

90.27 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/9.5 Подводные камни валидации. Валидация в FastAPI.mkv

33.52 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/9.6 Статус коды.mkv

52.8 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/9_урок__Backend-разработка_что_это_такое._фреймворк_fastapi_для_прототипирования_backend-сервера.pdf

1.26 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/10 Задания.docx

23.16 KB

📦

1 Часть/2 Модуль/10 лекция скрипты.zip

43.66 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/10 Лекция.pdf

171.81 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/10.1. FastAPI и SQLAlchemy.mkv

129.09 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/10.2 ORM, SQLAlchemy_2.mkv

169.53 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/10_урок__Базы_данных_в_Python_ORM.pdf

707.96 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/11 Lecture.ipynb

33.3 KB

📄

1 Часть/2 Модуль/11 Задания.docx

263.56 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/11.1 Введение_2.mkv

17.64 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/11.2 Устройство Аirflow.mkv

97.66 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/11.3 Запуск и веб интерфейс.mkv

58.15 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/11.4 Python operator.mkv

92.18 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/11.5 Передача информации.mkv

40.17 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/11.6 Connections.mkv

21.37 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/11.7 Лучшие практики.mkv

39.64 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/11_урок__Airflow_Обзор_платформы.pdf

198.75 KB

📦

1 Часть/2 Модуль/12 demo-best-practices-solutions.zip

4.1 KB

🎬

1 Часть/2 Модуль/12.1 Шаблон приложения.mkv

40.59 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/12.2 Переменные окружения.mkv

52.13 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/12.3 Проблема SQL инъекций.mkv

26.72 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/12.4 Вынесение настроек в конфиг.mkv

27.77 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/12.5 Разделение кода на модули.mkv

71.31 MB

🎬

1 Часть/2 Модуль/12.6 Идемпотентность.mkv

24.77 MB

📄

1 Часть/2 Модуль/12_урок__Полезные_вещи_в_разработке.pdf

396.08 KB

📦

1 Часть/GITLAB/airflow-master.zip

1.03 MB

📦

1 Часть/GITLAB/demo-best-practices-master.zip

4.19 KB

📦

1 Часть/GITLAB/final_project-master.zip

2.94 KB

📦

1 Часть/GITLAB/git-master.zip

1.56 KB

📄

2 Часть/1 HW_1_Разбор.ipynb

71.21 KB

📄

2 Часть/1 дз HW1new.ipynb

19.26 KB

📄

2 Часть/1 дз taxi_dataset.csv

181.94 MB

🎬

2 Часть/1.1 Задачи машинного обучения.mkv

48.66 MB

🎬

2 Часть/1.2 Основные виды машинного обучения.mkv

41.87 MB

🎬

2 Часть/1.3 Компоненты классической ML-задачи.mkv

54.54 MB

🎬

2 Часть/1.4 Практика.mkv

264.06 MB

📄

2 Часть/1.docx

203.05 KB

📄

2 Часть/2 HW2_Разбор.ipynb

32.3 KB

📄

2 Часть/2 Lecture_2_Metrics (2).pdf

5.14 MB

📄

2 Часть/2 Practice_2.ipynb

263.21 KB

📄

2 Часть/2 ДЗ HW_2.ipynb

19.2 KB

📄

2 Часть/2 ДЗ taxi_dataset_with_predictions.csv

160.76 MB

📄

2 Часть/2 Конспект__2_урок__Оценка_качества_работы_моделей.pdf

1.55 MB

🎬

2 Часть/2.1 Оценка качества модели.mkv

20.46 MB

🎬

2 Часть/2.2 Понятие функции и функциональной зависимости.mkv

24.63 MB

🎬

2 Часть/2.3 Функция потерь Loss function.mkv

20.2 MB

🎬

2 Часть/2.4 Функционал качества и метрика.mkv

26.79 MB

🎬

2 Часть/2.5 Король и королева регрессии MSE и MAE.mkv

25.68 MB

🎬

2 Часть/2.6 Практика.mkv

38.09 MB

📄

2 Часть/2.docx

167.66 KB

📄

2 Часть/3 HW3_разбор.ipynb

15.87 KB

📄

2 Часть/3 HW_3.ipynb

12.64 KB

📄

2 Часть/3 Lecture_3_LR .pdf

16.16 MB

📄

2 Часть/3 Practice_3.ipynb

25.24 KB

📄

2 Часть/3 Конспект__3_урок__Линейная_регрессия.pdf

4.26 MB

🎬

2 Часть/3.1 Линейные модели в МО.mkv

63.09 MB

🎬

2 Часть/3.2 Экстремумы и производная функции.mkv

81.5 MB

🎬

2 Часть/3.3 Линейная регрессия OLS.mkv

24.62 MB

🎬

2 Часть/3.4 Ликбез №3 Матрицы.mkv

27.81 MB

🎬

2 Часть/3.5 Работа с массивами в Numpy.mkv

39.61 MB

🎬

2 Часть/3.6 Линейная регрессия OLS Матричная форма.mkv

27.34 MB

🎬

2 Часть/3.7 Линейная регрессия в Python. Практика.mkv

57.15 MB

📄

2 Часть/3.docx

35.76 KB

📄

2 Часть/4 data.csv

207.41 KB

📄

2 Часть/4 HW_4.ipynb

19.38 KB

📄

2 Часть/4 Lecture_4_Gradient_Descent.pptx

3.69 MB

📄

2 Часть/4 Practice_4.ipynb

398.86 KB

📄

2 Часть/4 Конспект__4_урок__Градиентный_спуск.pdf

788.82 KB

🎬

2 Часть/4 Разбор ДЗ 4 урока.mp4

187.89 MB

📄

2 Часть/4 Разбор_4.ipynb

163.68 KB

🎬

2 Часть/4.1 Введение в градиентный спуск Минимизация функции с одной переменной.mkv

70.39 MB

🎬

2 Часть/4.2 Минимизация функции с несколькими переменными.mkv

70.15 MB

🎬

2 Часть/4.3 Линейная регрессия Подбор параметров η и ξ.mkv

75.52 MB

🎬

2 Часть/4.4 Настройка параметров графика в matplotlib.mkv

114.71 MB

🎬

2 Часть/4.5 Изображение градиентного спуска в matplotlib.mkv

106.14 MB

📄

2 Часть/4.docx

196.64 KB

📄

2 Часть/5 HW5_NEW.ipynb

16.83 KB

📄

2 Часть/5 initial_data.csv

165.59 MB

📄

2 Часть/5 ks.csv

42.62 MB

📄

2 Часть/5 Practice_5.ipynb

272.11 KB

📄

2 Часть/5 processed_data.csv

83.5 MB

📄

2 Часть/5 x.csv

29.62 MB

📄

2 Часть/5 y.csv

2.02 MB

📄

2 Часть/5 Конспект__5_урок__Обобщающая_способность_модели._Метод_отложенной_выборки._Кросс-Валидация..pdf

1.05 MB

📄

2 Часть/5 Разбор_5.ipynb

24.72 KB

🎬

2 Часть/5.1 Обобщающая способность, метод отложенной выборки и кросс валидация.mkv

93.59 MB

🎬

2 Часть/5.2 Практика Переобучение и недообучение.mkv

181.3 MB

🎬

2 Часть/5.3 Кросс валидация, реальный практический пример.mkv

188.36 MB

📄

2 Часть/5.docx

70.25 KB

📄

2 Часть/1/ks.csv

42.62 MB

📄

2 Часть/1/Lecture_1_Object_Target.pdf

1.08 MB

📄

2 Часть/1/macrofeatures.xlsx

1.79 MB

📄

2 Часть/1/Practice_1.ipynb

236.65 KB

📄

2 Часть/1/Конспект__1_урок__Введение_в_МО_каким_оно_бывает_и_каковы_основные_компоненты.pdf

467.5 KB

📄

3 Часть/6 Lecture_6_Regularization.pdf

1.11 MB

📄

3 Часть/6 Practice_6.ipynb

223.8 KB

📄

3 Часть/6 Конспект__6_урок__Мультиколлинеарность_регуляризация_и_масштабирование_признаков.pdf

650.38 KB

📄

3 Часть/6 Разбор_6.ipynb

34.53 KB

🎬

3 Часть/6.1 Проблема переобучения в МО.mkv

138.09 MB

🎬

3 Часть/6.2 Регуляризация и масштабирование признаков.mkv

76.29 MB

🎬

3 Часть/6.3 Ликбез №1 Условный экстремум и регуляризация.mkv

38.41 MB

🎬

3 Часть/6.4 Практика №1. Регуляризация.mkv

77.66 MB

🎬

3 Часть/6.5 Мультиколлинеарность.mkv

41.98 MB

🎬

3 Часть/6.6 Практика №2. Мультиколлинеарность.mkv

69.56 MB

📄

3 Часть/6.docx

12.85 KB

📄

3 Часть/7 Practice_7.ipynb

343.16 KB

📄

3 Часть/7 Конспект__7_урок__Методы_отбора_признаков.pdf

3.95 MB

📄

3 Часть/7 Разбор_7.ipynb

533.94 KB

🎬

3 Часть/7.1 EDA.mkv

107.75 MB

🎬

3 Часть/7.2 Встроенные методы.mp4

24.91 MB

🎬

3 Часть/7.3 Метод обёртки.mkv

122.54 MB

🎬

3 Часть/7.4 Метод фильтрации.mkv

186.1 MB

📄

3 Часть/7.docx

18.95 KB

📄

3 Часть/8 ks_crashed.csv

19.4 MB

📄

3 Часть/8 Lecture_8_Additional_Info.pptx

692.12 KB

📄

3 Часть/8 Practice_8.ipynb

126.08 KB

📄

3 Часть/8 Конспект__8_урок__Полезные_приемы_при_работе_с_данными.pdf

4.11 MB

📄

3 Часть/8 Разбор_8.ipynb

52.22 KB

🎬

3 Часть/8.1 Работа с пропущенными значениями.mkv

115.61 MB

🎬

3 Часть/8.2 Работа с выбросами Advanced счетчики.mkv

157.98 MB

🎬

3 Часть/8.3 Выделение признаков из текста. Подход TF IDF.mkv

61.15 MB

🎬

3 Часть/8.4 Лемматизация и стемминг.mkv

83.51 MB

📄

3 Часть/8.docx

18.72 KB

📄

3 Часть/9 Practice_9_new.ipynb

1.15 MB

📄

3 Часть/9 Конспект__9_урок__Housing_market_практика.pdf

4.73 MB

🎬

3 Часть/9.1 Обработка вещественных признаков.mp4

118.82 MB

🎬

3 Часть/9.2 Обработка категориальных признаков.mp4

73.65 MB

🎬

3 Часть/9.3 Построение модели.mp4

209.14 MB

🎬

3 Часть/9.4 Анализ выбросов.mp4

20.67 MB

🎬

3 Часть/9.5 Сегментация данных.mp4

95.89 MB

📄

3 Часть/9.docx

12.17 KB

📄

3 Часть/09 Разбор_10.ipynb

87.97 KB

📄

3 Часть/10 banking.csv

4.66 MB

📄

3 Часть/10 Practice_10.ipynb

458 KB

📄

3 Часть/10 Конспект__10_урок__Линейная_классификация_оценка_вероятности.pdf

4.38 MB

📄

3 Часть/10 Разбор_10.ipynb

87.97 KB

📄

3 Часть/10 Разбор_11.ipynb

28.88 KB

🎬

3 Часть/10.1 Бинарная классификация, разделяющая гиперплоскость.mkv

83.53 MB

🎬

3 Часть/10.2 Как строить разделяющую гиперплоскость.mkv

48.76 MB

🎬

3 Часть/10.3 Ликбез 1. Метод верхней оценки.mkv

85.46 MB

🎬

3 Часть/10.4 Практика. Линейная бинарная классификация в python.mkv

259.61 MB

📄

3 Часть/10.docx

19.01 KB

📄

3 Часть/11 Lecture_11_Errors_Matrix.pptx

3.63 MB

📄

3 Часть/11 Practice_11.ipynb

504.46 KB

📄

3 Часть/11 Конспект_11_урок_Матрица_ошибок_и_основные_метрики_классификации.pdf

2.9 MB

📄

3 Часть/11 Разбор_12.ipynb

12.28 KB

🎬

3 Часть/11.1 Метрики бинарной классификации. Теория.mkv

88.41 MB

🎬

3 Часть/11.2 Метрики бинарной классификации. Практика.mkv

80.38 MB

📄

3 Часть/11.docx

29.29 KB

📄

3 Часть/12 Lecture_12_ROC_PR_AUCS.pptx

758.31 KB

📄

3 Часть/12 Practice_12.ipynb

606.48 KB

📄

3 Часть/12 Конспект__12_урок__ROC_PR-кривые._AUC-ROC_AUC-PR._калибровка.pdf

512.62 KB

📄

3 Часть/12 Разбор_13.ipynb

13.36 KB

🎬

3 Часть/12.1 ROC кривая AUC ROC.mkv

64.17 MB

🎬

3 Часть/12.2 PR кривая AUC PR. Практика построения ROC кривых и PR кривых.mkv

70.73 MB

🎬

3 Часть/12.3 Калибровочная кривая модели.mkv

91.79 MB

📄

3 Часть/12.docx

16.18 KB

📄

3 Часть/13 Lecture_13_SVM.pdf

990.38 KB

📄

3 Часть/13 Practice_13.ipynb

735.86 KB

📄

3 Часть/13 Конспект__13_урок__Метод_опорных_векторов.pdf

499.86 KB

📄

3 Часть/13 Разбор_14.ipynb

23.9 KB

🎬

3 Часть/13.1 Метод опорных векторов SVM_2.mkv

85.98 MB

🎬

3 Часть/13.2 Линейная неразделимость - регуляризация в бинарной классификации.mkv

50.48 MB

🎬

3 Часть/13.3 Практика.mkv

82.31 MB

📄

3 Часть/13.docx

45.47 KB

📄

3 Часть/14 Practice_14.ipynb

527.19 KB

📄

3 Часть/14 segmentation_data.csv

415.4 KB

📄

3 Часть/14 Конспект__14_урок_Многоклассовая_классификация_one_vs_rest_one_vs_one.pdf

436.64 KB

📄

3 Часть/14 Разбор_15.ipynb

30.81 KB

🎬

3 Часть/14.1 Методы one vs all и one vs one.mkv

81.17 MB

🎬

3 Часть/14.2 Метрики качества.mkv

29.69 MB

🎬

3 Часть/14.2 Метрики качества.mp4

28.12 MB

🎬

3 Часть/14.3 Практика. Задача сегментации клиентов.mkv

327.38 MB

📄

3 Часть/14.docx

20.65 KB

📄

3 Часть/15 Lecture_15_Space_Dimension_Reduction.pptx

2.79 MB

📄

3 Часть/15 Practice_15_.ipynb

1.4 MB

📄

3 Часть/15 processed_segmentation.xlsx

454.82 KB

📄

3 Часть/15 Конспект__15_урок__Понижение_размерности_признакового_пространства.pdf

938.15 KB

📄

3 Часть/15 Разбор_16.ipynb

23.94 KB

🎬

3 Часть/15.1 Понижение размерности. Постановка задачи.mkv

47.37 MB

🎬

3 Часть/15.2 Метод главных компонент.mkv

43.6 MB

🎬

3 Часть/15.3 T-SNE.mkv

52.67 MB

🎬

3 Часть/15.4 Практика.mkv

99.36 MB

📄

3 Часть/15.docx

17.03 KB

📄

3 Часть/16 Lecture_16_KNN.pptx

742.95 KB

🖼️

3 Часть/16 onevsrest.PNG

26.39 KB

📄

3 Часть/16 Practice_16.ipynb

47.48 KB

📄

3 Часть/16 Конспект__16_урок__Метод_K_ближайших_соседей_обоснование_нелинейности_гиперпараметры_и_подбор_метрики_близости_объектов.pdf

830.65 KB

📄

3 Часть/16 Разбор_17.ipynb

17.1 KB

🎬

3 Часть/16.1 Метод K ближайших соседей.mkv

45.79 MB

🎬

3 Часть/16.2 Практика. Сравнение линейной регрессии и метода KNN.mkv

94.38 MB

🎬

3 Часть/16.3 Гиперпараметры p и h. Перевзвешивание соседей.mkv

52.39 MB

🎬

3 Часть/16.4 Практика. Гауссовское ядро.mkv

95.32 MB

📄

3 Часть/16.docx

17.03 KB

📄

3 Часть/17 Lecture_17_Decision_Trees.pptx

1.61 MB

📄

3 Часть/17 Practice_17.ipynb

717.4 KB

📄

3 Часть/17 Конспект__17_урок__Решающее_дерево_постановка_задачи_регрессииклассификации_и_гиперпараметры_модели.pdf

1.14 MB

📄

3 Часть/17 Разбор_18.ipynb

21.52 KB

🎬

3 Часть/17.1 Введение в решающие деревья.mkv

70.64 MB

🎬

3 Часть/17.2 Критерии качества и информативности.mkv

52.86 MB

🎬

3 Часть/17.3 Критерии останова и жадный алгоритм.mkv

24.12 MB

🎬

3 Часть/17.4 Практика.mkv

154.92 MB

📄

3 Часть/17.docx

15.67 KB

📄

3 Часть/18 holidays_events.csv

21.79 KB

📄

3 Часть/18 items.csv

99.45 KB

📄

3 Часть/18 Lecture_18_DT_Overfit.pdf

1.14 MB

📄

3 Часть/18 oil.csv

20.1 KB

📄

3 Часть/18 Practice_18.ipynb

904.51 KB

📄

3 Часть/18 stores.csv

1.35 KB

📄

3 Часть/18 Конспект__18_урок__Решающее_дерево_проблемы_с_обобщающей_способностью_и_подбор_гиперпараметров.pdf

550.44 KB

📄

3 Часть/18 Разбор_19.ipynb

30.83 KB

🎬

3 Часть/18.1 Решающие деревья и проблема переобучения.mkv

75.56 MB

🎬

3 Часть/18.2 Практика. Предобработка и трансформация данных.mkv

106.65 MB

🎬

3 Часть/18.3 Практика. Обучение модели Decision tree.mkv

106.14 MB

📄

3 Часть/18.docx

15.63 KB

📄

3 Часть/19 Lecture_19_Bagging_And_Stacking — копия.pptx

1.32 MB

📄

3 Часть/19 Practice_19.ipynb

467.51 KB

📄

3 Часть/19 Конспект__19_урок_Композиции_алгоритмов._случайный_лес.pdf

445.11 KB

📄

3 Часть/19 Разбор_20.ipynb

85.28 KB

🎬

3 Часть/19.1 Композиции алгоритмов, бэггинг.mkv

47.1 MB

🎬

3 Часть/19.2 Random forest.mkv

23.44 MB

🎬

3 Часть/19.3 Стекинг.mkv

31.87 MB

🎬

3 Часть/19.4 Практика.mkv

302.46 MB

📄

3 Часть/19.docx

19.34 KB

📄

3 Часть/20 Lecture_20_Boosting_And_BVT.pptx

1.67 MB

📄

3 Часть/20 Practice_20.ipynb

1.92 MB

📄

3 Часть/20 Конспект__20_урок__Градиентный_бустинг._biase-variance_tradeoff.pdf

668.78 KB

📄

3 Часть/20 Разбор_21.ipynb

22.73 KB

🎬

3 Часть/20.1 Бустинг.mkv

38.84 MB

🎬

3 Часть/20.2 Градиентный бустинг.mkv

105.38 MB

🎬

3 Часть/20.3 Bias-variance tradeoff.mkv

64.73 MB

🎬

3 Часть/20.4 Практика.mkv

176.9 MB

📄

3 Часть/20.docx

210.32 KB

📄

3 Часть/21 Lecture_21_Clustering.pptx

812.76 KB

📄

3 Часть/21 Practice_21.ipynb

1.71 MB

📄

3 Часть/21 Конспект__21_урок__Кластеризация.pdf

642.26 KB

🎬

3 Часть/21.1 Введение.mkv

29.12 MB

🎬

3 Часть/21.2 K-means.mkv

21.75 MB

🎬

3 Часть/21.3 DBSCAN.mkv

51.83 MB

🎬

3 Часть/21.4 Практика.mkv

101.92 MB

📄

3 Часть/21.docx

17.21 KB

📄

3 Часть/22 Lecture_22_RecSys.pptx

4.31 MB

📄

3 Часть/22 movies.csv

482.84 KB

📄

3 Часть/22 Practice_22.ipynb

459.46 KB

📄

3 Часть/22 ratings.csv

2.37 MB

📄

3 Часть/22 Конспект__22_урок__Рекомендательные_системы.pdf

783.7 KB

🎬

3 Часть/22.1 Контентная рекомендация.mkv

52.98 MB

🎬

3 Часть/22.2 Коллаборативная фильтрация.mkv

84.02 MB

🎬

3 Часть/22.3 Оценка качества и валидация рекомендательных систем.mkv

28.51 MB

🎬

3 Часть/22.4 Практика построение модели рекомендательной системы.mkv

147.33 MB

📄

3 Часть/22.docx

62.48 KB

📄

3 Часть/23 Lecture_23.pptx

1.18 MB

🎬

3 Часть/23.1 Общие вопросы.mkv

120.22 MB

🎬

3 Часть/23.2 Вопросы о линейных моделях.mkv

60.95 MB

📄

3 Часть/23.docx

12.15 KB

📄

3 Часть/23_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_I.pdf

1.34 MB

📄

3 Часть/24 Lecture_24.pptx

1.21 MB

🎬

3 Часть/24 Машинное обучение классические задачи и алгоритмы II.mkv

158.85 MB

📄

3 Часть/24.docx

12.25 KB

📄

3 Часть/24_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_II.pdf

1.56 MB

📄

3 Часть/25 HW_1_Разбор.ipynb

71.21 KB

📄

3 Часть/26 HW2_Разбор.ipynb

32.3 KB

📄

3 Часть/27 HW3_разбор.ipynb

15.87 KB

🎬

3 Часть/28 Разбор ДЗ 4 урока.mkv

98.56 MB

📄

3 Часть/28 Разбор_4.ipynb

163.68 KB

📄

3 Часть/29 Разбор_5.ipynb

24.72 KB

📄

3 Часть/30 Разбор_6.ipynb

34.53 KB

📄

3 Часть/31 Разбор_7.ipynb

533.94 KB

📄

3 Часть/32 Разбор_8.ipynb

69.93 KB

📄

3 Часть/33 Разбор_10.ipynb

87.97 KB

📄

3 Часть/34 Разбор_11.ipynb

28.88 KB

📄

3 Часть/35 Разбор_12.ipynb

12.28 KB

📄

3 Часть/36 Разбор_13.ipynb

13.36 KB

📄

3 Часть/37 Разбор_14.ipynb

23.9 KB

📄

3 Часть/38 Разбор_15.ipynb

30.81 KB

📄

3 Часть/39 Разбор_16.ipynb

23.94 KB

📄

3 Часть/40 Разбор_17.ipynb

17.1 KB

📄

3 Часть/41 Разбор_18.ipynb

21.52 KB

📄

3 Часть/42 Разбор_19.ipynb

30.83 KB

📄

3 Часть/43 Разбор_20.ipynb

85.28 KB

📄

3 Часть/44 Разбор_21.ipynb

22.73 KB

📄

3 Часть/46 Разбор_23.ipynb

22.71 KB

📄

3 Часть/47 Разбор_24.ipynb

22.48 KB

📄

4 Часть/0 input.ipynb

774 B

🎬

4 Часть/0 Kaggle- инструкция.mkv

30.61 MB

📄

4 Часть/0.docx

65.85 KB

📄

4 Часть/1 Lecture 1 Intro to DL.pptx

14.72 MB

📄

4 Часть/1 Seminar_1_Intro_to_DL.ipynb

133.65 KB

🎬

4 Часть/1. Введение. Полносвязные слои. Функции активации.mkv

80.58 MB

🎬

4 Часть/1. Семинар.mkv

312.85 MB

📄

4 Часть/1.docx

15.43 KB

📄

4 Часть/1_Конспект__1_урок__Введение._Полносвязные_слои._функции_активации(NEW).pdf

2.25 MB

📄

4 Часть/2 Lecture 2 Intro to DL.pdf

6.34 MB

💻

4 Часть/2 plot_trajectory.py

2.88 KB

📄

4 Часть/2 Seminar_2_Intro_to_DL.ipynb

1.1 MB

📄

4 Часть/2 Конспект__2_урок_Оптимизация_нейронных_сетей._метод_обратного_распространения_ошибки.pdf

2.66 MB

🎬

4 Часть/2.1 Градиентный спуск и методы оптимизации. Лекция.mkv

28.05 MB

🎬

4 Часть/2.2 Обучение нейронных сетей. Лекция.mkv

43.15 MB

🎬

4 Часть/2.3 Высокоуровневое API для обучения нейросети. Семинар.mkv

196 MB

🎬

4 Часть/2.4 Обучение первой нейросети в PyTorch. Семинар.mkv

61.94 MB

📄

4 Часть/2.docx

14.51 KB

📄

4 Часть/3 Lecture 3 Intro to DL.pdf

11.6 MB

📄

4 Часть/3 Seminar_3_Intro_to_DL.ipynb

2.76 MB

📄

4 Часть/3 Конспект__3_урок__Сверточные_нейронные_сети.pdf

2.79 MB

🎬

4 Часть/3.1 Сверточные нейронные сети. Лекция.mkv

73.97 MB

🎬

4 Часть/3.2 Сверточные нейронные сети. Семинар.mkv

107.69 MB

📄

4 Часть/3.docx

14.77 KB

📄

4 Часть/4 DataSphere introduction.ipynb

7.91 KB

📄

4 Часть/4 Seminar_4_Intro_to_DL.ipynb

4.32 MB

📄

4 Часть/4 Конспект__4_урок__Сверточные_нейронные_сети._часть_ii.pdf

1.29 MB

🎬

4 Часть/4.1 Регуляризация и нормализация нейронных сетей. Batch нормализация.mkv

155.34 MB

🎬

4 Часть/4.2 Нормализация входных данных. Инициализация параметров. Аугментация данных.mkv

115.97 MB

🎬

4 Часть/4.3 Практика.mkv

133.58 MB

📄

4 Часть/4.docx

19.42 KB

📄

4 Часть/5 Seminar_5_Intro_to_DL.ipynb

6.21 MB

📄

4 Часть/5 Конспект__5_урок__Популярные_архитектуры_сверточных_нейронных_сетей._перенос_знаний.pdf

2.86 MB

🎬

4 Часть/5.1 Популярные архитектуры сверточных нейронных сетей. Перенос знаний.mkv

302.97 MB

📄

4 Часть/5.docx

16.14 KB

📄

4 Часть/6 Seminar_6_Intro_to_DL.ipynb

42.24 MB

📦

4 Часть/6 картинки.zip

8.86 MB

📄

4 Часть/6 Конспект__6_урок__Детекция_объектов.pdf

5.69 MB

🎬

4 Часть/6.1 Сегментация объектов.mkv

70.73 MB

🎬

4 Часть/6.2 Практика по сегментации.mkv

55.66 MB

🎬

4 Часть/6.3 Детекция объектов.mkv

130 MB

🎬

4 Часть/6.4 Практика по детекции.mkv

88.08 MB

📄

4 Часть/6.docx

53.92 KB

📦

4 Часть/7 faces_dataset.zip

2.64 MB

📄

4 Часть/7 Lecture_7_Intro_to_DL.pdf

2.94 MB

📄

4 Часть/7 Seminar_7_Intro_to_DL_1.ipynb

4.27 MB

📄

4 Часть/7 Seminar_7_Intro_to_DL_2.ipynb

3.58 MB

📄

4 Часть/7 Конспект__7_урок__.pdf

7.14 MB

🎬

4 Часть/7.1 Автоэнкодеры.mkv

58.04 MB

🎬

4 Часть/7.2 Идентификация лиц.mkv

50.2 MB

🎬

4 Часть/7.3 Автоэнкодеры на практике.mkv

145.89 MB

🎬

4 Часть/7.4 Распознавание лиц на практике.mkv

97.89 MB

📄

4 Часть/7.docx

14.87 KB

📄

4 Часть/8 IMDB Dataset.csv

25.71 MB

📄

4 Часть/8 Lecture_8_Intro_to_DL.ipynb

96.81 KB

📄

4 Часть/8 Lecture_8_Intro_to_DL.pdf

9.61 MB

📄

4 Часть/8 Конспект__8_урок__Векторные_представления_слов._рекуррентные_нейронные_сети.pdf

1.22 MB

🎬

4 Часть/8.1 Векторные представления текстов. Лекция.mkv

137.42 MB

🎬

4 Часть/8.2 Векторные представления текстов. Семинар.mkv

130.98 MB

📄

4 Часть/8.docx

13.78 KB

📄

4 Часть/9 anek.txt

23.77 MB

📄

4 Часть/9 Lecture_9_Intro_to_DL.ipynb

104.7 KB

📄

4 Часть/9 Lecture_9_Intro_to_DL.pdf

3.45 MB

📄

4 Часть/9 Конспект__9_урок__LSTM._Трансформер._механизм_внимания.pdf

7.46 MB

🎬

4 Часть/9.1 Реккурентные нейронные сети (RNN) и их модификации.mkv

81.95 MB

🎬

4 Часть/9.3 Трансформер.mkv

82.8 MB

🎬

4 Часть/9.4 Практика.mkv

205.47 MB

📄

4 Часть/9.docx

16.03 KB

💻

4 Часть/10 attention.py

1.63 KB

💻

4 Часть/10 encoder_decoder.py

4.88 KB

📄

4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_Bert.ipynb

169.18 KB

📄

4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_gpt.ipynb

14.89 KB

📄

4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_Transformer.ipynb

76.36 KB

💻

4 Часть/10 model.py

1.92 KB

🎬

4 Часть/10.1 Трансформер своими руками.mkv

145.95 MB

🎬

4 Часть/10.2 Bert.mkv

176.01 MB

🎬

4 Часть/10.3 GPT.mkv

93.62 MB

📄

4 Часть/10.docx

16.85 KB

🎬

5 часть/1 1 Статистика в ML.mkv

26.86 MB

🎬

5 часть/1 2 Введение в теорию вероятностей.mkv

62.23 MB

🎬

5 часть/1 3 Условная вероятность Формула Байеса.mkv

44.98 MB

🎬

5 часть/1 4 Введение в статистику.mkv

98.02 MB

🎬

5 часть/1 5 Дискретные распределения.mkv

32.74 MB

📄

5 часть/1 hw_1.ipynb

18.31 KB

📄

5 часть/1 startml_каюмов_урок1.pdf

673.97 KB

📄

5 часть/1 Задания.docx

16.33 KB

📄

5 часть/1_Конспект__1_урок___Зачем_нужна_статистика_и_AB_тесты.pdf

521.6 KB

🎬

5 часть/2 1 Для чего нужны доверительные интервалы.mkv

50.58 MB

🎬

5 часть/2 2 Построение доверительных интервалов.mp4

79.17 MB

🎬

5 часть/2 3 Виды распределений случайных величин.mkv

52 MB

🎬

5 часть/2 4 Центральная предельная теорема ЦПТ.mkv

57.03 MB

🎬

5 часть/2 5 Применение ЦПТ.mkv

104.49 MB

🎬

5 часть/2 6 Доверительный интервал для доли.mkv

32.88 MB

📄

5 часть/2 demo_2.ipynb

844.11 KB

📄

5 часть/2 hw_2.ipynb

41.23 KB

📄

5 часть/2.docx

20.63 KB

📄

5 часть/2_Конспект__2_урок___Доверительные_интервалы.pdf

1.41 MB

📄

5 часть/2slides_2.pdf

14.19 MB

📄

5 часть/3 demo_3.ipynb

182.05 KB

📄

5 часть/3 hw_3.ipynb

81.88 KB

📄

5 часть/3 slides_3.pdf

5.43 MB

🎬

5 часть/3. Статистики распределений, взаимосвязь случайных величин.mkv

31.6 MB

📄

5 часть/3.docx

18.17 KB

📄

5 часть/3_Конспект__3_урок___Статистики_распределений_взаимосвязь_случайных_величин_показатели_корреляции.pdf

2.48 MB

🎬

5 часть/4 Проверка гипотез, параметрические статистические критерии.mkv

75.81 MB

📄

5 часть/4 demo_4.ipynb

212.34 KB

📄

5 часть/4 hw_4.ipynb

63.54 KB

📄

5 часть/4 slides_4.pdf

5.59 MB

📄

5 часть/4.docx

18.62 KB

📄

5 часть/4_Конспект__4_урок___Проверка_гипотез_параметрические_статистические_критерии.pdf

494 KB

📄

5 часть/5 demo_5.ipynb

97.67 KB

📄

5 часть/5 hw_5.ipynb

21.4 KB

📄

5 часть/5 slides_5.pdf

3.92 MB

🎬

5 часть/5. Непараметрические статистические критерии.mkv

46.96 MB

📄

5 часть/5.docx

18.48 KB

📄

5 часть/5_Конспект__5_урок__Непараметрические_статистические_критерии.pdf

428.15 KB

📄

5 часть/6 demo_6.ipynb

245.55 KB

📄

5 часть/6 hw_6.ipynb

48.09 KB

📄

5 часть/6 slides_6.pdf

3.47 MB

🎬

5 часть/6. Метод максимума правдоподобия и ядерная оценка плотности.mkv

57.97 MB

📄

5 часть/6.docx

18.08 KB

📄

5 часть/6_Конспект__6_урок___Метод_максимума_правдоподобия_и_ядерная_оценка_плотности.pdf

2.69 MB

📄

5 часть/7 demo_7.ipynb

6.4 KB

📄

5 часть/7 hw_7.ipynb

21.29 KB

📄

5 часть/7 slides_7.pdf

447.83 KB

🎬

5 часть/7. Дизайн AB эксперимента.mkv

44.63 MB

📄

5 часть/7.docx

15.4 KB

📄

5 часть/7_Конспект__7_урок__Дизайн_AB_эксперимента.pdf

370.45 KB

📄

5 часть/8 demo_8.ipynb

247.88 KB

📄

5 часть/8 hw_8.ipynb

25.21 KB

📄

5 часть/8 slides_8.pdf

9.3 MB

🎬

5 часть/8. АA эксперименты и валидация методики экспериментирования.mkv

83.53 MB

📄

5 часть/8.docx

15.05 KB

📄

5 часть/8_Конспект__8_урок__АА-эксперименты_и_валидация_методики_экспериментирования.pdf

5.9 MB

📄

5 часть/9 demo_9.ipynb

154.14 KB

📄

5 часть/9 hw_9.ipynb

10.63 KB

📄

5 часть/9 slides_9.pdf

8.32 MB

🎬

5 часть/9. Ошибки при проведении AB тестов.mkv

61.23 MB

📄

5 часть/9.docx

14.57 KB

📄

5 часть/9______AB_.pdf

1.67 MB

📄

5 часть/10 demo_10.ipynb

55.65 KB

📄

5 часть/10 hw_10.ipynb

35.9 KB

📄

5 часть/10 slides_10.pdf

3.5 MB

🎬

5 часть/10.1 Уменьшение дисперсии. Поправка Cuped.mkv

34.49 MB

🎬

5 часть/10.2 Сравнение изменений числа кликов и CTR.mkv

30.9 MB

📄

5 часть/10.docx

19.28 KB

📄

5 часть/10_Конспект__10__ Увеличение чувствительности_А_В тестов____.pdf

5.42 MB

💻

5 часть/11 app_11.py

6.85 KB

📄

5 часть/11 hw_11.ipynb

52.61 KB

📄

5 часть/11 slides_11.pdf

149.42 KB

🎬

5 часть/11. Невозможность проведения АВ тестов.mkv

57.57 MB

📄

5 часть/11.docx

25.65 KB

📄

5 часть/11_Конспект__11_урок__Невозможность_проведения_AB_тестов.pdf

1.05 MB

🎬

6 Часть/6/1 Что обычно спрашивают на собеседованиях.mkv

107.14 MB

📄

6 Часть/6/2 _Конспект__2_урок___Методы_оценки_сложности_алгоритмов.pdf

501.87 KB

📦

6 Часть/6/2 lesson_2.zip

5.09 KB

📄

6 Часть/6/2 M5 L2 рукопись.pdf

1.5 MB

📄

6 Часть/6/2 Notion.docx

12.18 KB

📄

6 Часть/6/2 Задания.docx

26.36 KB

📄

6 Часть/6/2 М5 Л2.pdf

3.79 MB

🎬

6 Часть/6/2.1 Сложность алгоритмов и “O” нотация.mkv

169.61 MB

🎬

6 Часть/6/2.2 Примеры оценки сложности алгоритмов.mkv

92.88 MB

🎬

6 Часть/6/2.3 Правила 1 2.mkv

85.28 MB

🎬

6 Часть/6/2.4 Амортизированная сложность.mkv

79.61 MB

🎬

6 Часть/6/2.5 Правила 2 2.mkv

138.81 MB

🎬

6 Часть/6/2.6 Нетривиальные задачи. Примеры.mkv

63.22 MB

📄

6 Часть/6/3 _Конспект__3_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_массивы_однодвух-связные_списки_не_алгоритмические_вещи.pdf

626.9 KB

📄

6 Часть/6/3 Notion.docx

12.33 KB

📄

6 Часть/6/3 Задания.docx

41.1 KB

📄

6 Часть/6/3 М5 Л3 рукопись.pdf

1.58 MB

📄

6 Часть/6/3 М5 Л3.pdf

5.8 MB

🎬

6 Часть/6/3.1 Массивы и указатели.mkv

41.59 MB

🎬

6 Часть/6/3.2 Задача контейнер с водой.mkv

272.49 MB

🎬

6 Часть/6/3.3 Односвязный и двусвязный список, задача на разворот односвязного списка.mkv

279.49 MB

🎬

6 Часть/6/3.4 Граничные условия, задача на подсвет букв подряд.mkv

196.48 MB

🎬

6 Часть/6/4 1 Основные определения графов.mkv

62.48 MB

🎬

6 Часть/6/4 2 Обход в ширину и глубину.mkv

130.52 MB

🎬

6 Часть/6/4 3 Компонента связности.mkv

111.77 MB

🎬

6 Часть/6/4 4 Деревья основные определения.mkv

74.82 MB

🎬

6 Часть/6/4 5 Кучи и сортировка кучей.mkv

141.36 MB

📄

6 Часть/6/4 Notion.docx

12.33 KB

📄

6 Часть/6/4 Задания.docx

116.75 KB

📄

6 Часть/6/4_Конспект__4_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_деревья_и_графы.pdf

1.49 MB

🎬

7 часть/5 1 Общий подход к рекурсии.mkv

127 MB

🎬

7 часть/5 2 Динамическое программирование.mkv

216.3 MB

🎬

7 часть/5 3 Разделяй и властвуй.mkv

263.95 MB

📄

7 часть/5 Notion.docx

12.34 KB

📄

7 часть/5 Задания.docx

61.26 KB

📄

7 часть/5 М5 Л5.pdf

3.8 MB

📄

7 часть/5_Конспект__5_урок___Программирование_на_python._Задачи_на_динамическое_программирование..pdf

264.3 KB

📄

7 часть/6 _Конспект__6_урок___Машинное_обучение_еще_раз_повторяем_что_может_встретиться_на_собеседовании.pdf

228.35 KB

📄

7 часть/6 Interview_6.ipynb

41.29 KB

📄

7 часть/6 Notion.docx

12.32 KB

📄

7 часть/6 Practice_5.ipynb

66.72 KB

📄

7 часть/6 test.csv

1.53 MB

📄

7 часть/6 train.csv

4.1 MB

📄

7 часть/6 Задания.docx

17.54 KB

📄

1 Часть/1 Модуль/1 Организация курса.docx

16.54 KB

📄

7 часть/7 Notion.docx

12.32 KB

📄

7 часть/7 Задания.docx

17.15 KB

🎬

7 часть/7. Собеседования по теории вероятностей и статистике.mkv

80.43 MB

📄

7 часть/7_Конспект__7_урок___Собеседования_по_теории_вероятностей_и_статистике.pdf

224.83 KB

📄

7 часть/8 M5_Л8.pdf

13.11 MB

📄

7 часть/8 Notion.docx

12.46 KB

📄

7 часть/8 Задания.docx

16.35 KB

🎬

7 часть/8. Собеседования по АВ тестированию.mkv

56.83 MB

📄

7 часть/8_Конспект__8_урок___Собеседования_по_AB_тестированию.pdf

329.73 KB

📄

7 часть/9 Start ML_подготовка к собеседованию.pdf

6.45 MB

📄

7 часть/9 Гайд для ML.pdf

8.78 MB

📄

7 часть/9 как оформить гитхаб.pdf

3.19 MB

🎬

7 часть/9 Трудоустройство- первые шаги.mkv

138.36 MB

📄

7 часть/Эпилог.docx

170.36 KB

Resource Detail

Disclaimer