Анализ данных в Python: изучение и применение библиотек numpy, pandas, matplotlib и seaborn для анализа и визуализации данных. Парсинг web-страниц с помощью Beautiful Soup. Основы машинного обучения: линейные модели (регрессия и классификация), деревья и ансамбли, кластеризация

Программирование на языке Python: синтаксис и базовые операторы, алгоритмы и структуры данных, объектно-ориентированное программирование

Репетитор Python Data Science Machine Learning Big Data Дорого и хорошо! Возможно обучение на английском и русском! Только для студентов вуза и взрослых. Помогаю тоже профессионалом освоить новые навыки, у меня свой бизнес, желающим смогу выставить счет-фактуру! У меня есть опыт работы программистом на Python, в настоящее время работаю над анализом данных в качестве Data Scientist'a. Решаю вопросы(как профи): - анализа данных, - статистики - машинного обучения. - big data Предлагаю помощь в освоении фреймворков и навыков: Анализ данных и визуализация данных - Python(Pandas, Numpy, SciPy, Sklearn, Tensorflow, Keras) - R (Tidyverse, dplyr, ggplot) Обработка естественного языка(NLP) - NLP (NLTK, Gensim, Spacy, PyMorfy, AllenNLP, Yargy, DeepPavlov) Big data: - Scala, Hadoop(Hive), Pyspark Компьютерное зрение - Разработка систем компьютерного зрения - обработка изображений с помощью OpenCV Глубокое обучение (Deep Learning) - Использование и понимание SOTA архитектур в Deep Learning (CNN, LSTM, GAN и тд.);

Как клиент, ищущий разработчика с опытом в области машинного обучения, NLP и разработки на pyspark, вы можете ожидать от этой работы следующее: Разработка моделей машинного обучения с использованием методов обработки естественного языка, таких как классификация текстов и анализ настроений. Реализация алгоритмов и библиотек NLP в pyspark, таких как Natural Language Toolkit (NLTK) и библиотека Apache OpenNLP. Интеграция моделей машинного обучения в приложения на базе pyspark, позволяющая анализировать и обрабатывать данные естественного языка в режиме реального времени Поддержка и обновление существующих решений в области машинного обучения и NLP в среде pyspark.

Предлагаю обучение языку Python в виде практического курса по темам: - основы (переменные, основные операции с числовыми и строковыми переменными, преобразование типов данных, условия, циклы); - работа с датами; - структуры данных (списки, кортежи, словари, множества + вложенные структуры); - работа со строками, регулярные выражения, текстовые файлы, преобразования в списки и словари; - функции и классы (определение и примеры функций, локальные и глобальные переменные, аргументы функций, функции как объекты, лямбда-функции, создание собственных классов); - библиотека NumPy: многомерные массивы, векторные и матричные вычисления, работа с полиномами, статистические функции, генератор случайных чисел; - библиотека Pandas (извлечение, обработка и управление табличными данными): импорт Excel и CSV файлов в таблицы - датафреймы/базы данных, объединение таблиц, отбор данных, замена значений, работа с пропусками, удаление дублей, преобразование типов, подсчет значений, группировка и агрегирование данных); - работа с базами данных (на примере СУБД SQLite, ClickHouse, Oracle, PostgreSQL, MS SQL Server, MySQL, mariaDB): импорт таблиц из Excel и CSV файлов в базы данных, выборка данных из баз данных, пакетный импорт списка файлов в базы данных; - визуализация и графики (библиотеки Matplotlib, Seaborn, Plotly); - работа с API для извлечения данных из интернета; - подготовка к машинному обучению (некоторые понятия линейной алгебры, понятия производной функции и дифференциальных уравнений, основы статистического анализа данных); - основы машинного обучения и нейронных сетей; - валидация данных.

Возможна оплата от юридического лица.

Занимаюсь наукой о данных (Data Science), Data engineering и статистикой. Специализируюсь на анализе данных. Оказываю помощь в выполнении лабораторных, курсовых и дипломных работ по машинному обучению, глубокому обучению (нейронные сети) и Data Science. Помогу провести анализ и визуализацию данных, а также подготовку данных для прогнозирования: выбор признаков, data engineering, архитектура данных. Для визуализации данных и выявления трендов и паттернов использую библиотеки Seaborn, Plotly и Matplotlib. Рабочие инструменты: Python, Tableau, MySQL, DBeaver.

Системное обучение программированию на Python: базовый синтаксис, структуры данных, функции и работа с библиотеками. Подходит для старта в анализе данных и технических направлениях.