Машинное обучение и Python - инструкция для начинающих

https://bit.ly/PasvML - записаться на курсы "Машинное обучение"

???? LIVE Event Первый масштабный русскоязычный IT воркшоп в США!

????Лос-Анджелес
⏰7 сентября

????Нью-Йорк
⏰21 сентября

✏️Зарегистрироваться - https://promo.pasv.us/itworkshops-2024
Ждём тебя там! ????

???? ПОДПИСЫВАЙСЯ ????
♦️ YouTube - / @ViktorBogutskii
♦️ Facebook - https://www.facebook.com/ProgrammingAcademyInSiliconValley
♦️ Instagram - https://www.instagram.com/pasv_us
♦️ Telegram - https://t.me/pasv_us

????️ КТО МЫ ????️
PASV - школа IT в Калифорнии, основанная в 2017 году. Наши преподаватели - программисты-практики, которые работают в лучших компаниях США, Канады, Европы.

00:01 начала
00:16 о школе PASV
02:17 главные преимущества PASV
04:39 наша миссия
04:44 преимущества PASV
05:36 истории наших учеников
06:18 здесь работают наши студенты
06:32 как проходит обучение в PASV
08:37 тема нашего вебинара
09:27 о преподавателе курса
12:09 о языке программирования Python
14:20 преимущества Python
20:59 кто создает библиотеки
22:28 нужно ли быть гением в математике чтобы учиться
23:42 для чего применяется машинное обучение
26:25 что такое фреймворк
29:01 что такое развертывание моделей
31:28 популярность Python в мире программирования
32:20 нейронную сеть на каком языке можно написать
34:11 синтаксис и особенности Python
38:51 библиотеки и фреймворки Python для МL
40:44 примеры проектов на Python
45:07 карьерные возможности с Python
48:17 зарплаты ML инженера в США
48:24 нужны ли будут знания других языков, когда ты устраиваешься на работу ML инженером
49:44 чему мы можем научить чат gpt, если он лучше нас ориентируется в библиотеках
51:11 что такое библиотеки и как они работают
53:36 нужно ли в процессе обучения доплачивать за доступ к определённым курсам которые необходимы для учёбы
54:21 ML инженер и AI инженер - это разные профессии
56:08 как используется Python для работы data analysis
57:30 зарплаты ML инженера
59:00 как проходит обучение
01:00:27 как мы готовим к трудоустройству
01:04:44 что значит обучать машину
01:06:42 план обучения
01:09:04 чему вы научитесь
01:09:31 с чем мы будем работать
01:10:34как используется Python для работы data analysis
01:15:23 почему ML
01:16:20 почему не ML

Машинное обучение и Python - инструкция для начинающих
Машинное обучение (ML) является одним из самых перспективных и динамично развивающихся направлений в сфере IT. Python, благодаря своей гибкости и мощным библиотекам, стал основным языком для многих специалистов в этой области. Вот начальное руководство, которое поможет вам начать работу с машинным обучением на Python.

Шаг 1: Основы Python
Прежде чем погружаться в машинное обучение, важно хорошо разбираться в Python. Пройдите курсы по Python для начинающих, где вы узнаете основы программирования, структуры данных и алгоритмы. Курсы IT в США, такие как предлагаемые школой PASV под руководством Виктора Богуцкого, могут стать отличным стартом.

Шаг 2: Основы машинного обучения
Изучите основные понятия и алгоритмы машинного обучения. Это включает в себя регрессии, классификации, кластеризации и методы уменьшения размерности. Введение в машинное обучение поможет вам понять эти базовые концепции.

Шаг 3: Изучение библиотек ML в Python
Освойте библиотеки Python, которые используются в машинном обучении, такие как Scikit-learn для общих алгоритмов ML, Pandas для обработки данных, NumPy для численных операций, и Matplotlib для визуализации данных.

Шаг 4: Практическое применение
Применяйте полученные знания на практических проектах. Начните с простых проектов, например, построение моделей для предсказания цен на дома или классификации электронных писем на спам и не спам. Это поможет вам углубить понимание алгоритмов и научиться решать реальные задачи.

Шаг 5: Продвинутое обучение и специализация
По мере того как вы будете углубляться в машинное обучение, рассмотрите возможность специализации в определенной области, такой как нейронные сети, глубокое обучение или обработка естественного языка. Пройдите продвинутые курсы и применяйте сложные модели в своих проектах.

Шаг 6: Станьте ML Engineer или Data Scientist
После того, как вы наберетесь опыта в машинном обучении и выполните несколько проектов, вы можете начать карьеру как ML Engineer или Data Scientist. Это высокооплачиваемые и востребованные профессии в современной IT индустрии.

Изучение машинного обучения и Python открывает большие возможности для карьеры в самых инновационных сферах технологий. Начните свое обучение сегодня и откройте для себя мир искусственного интеллекта и автоматизации.

#Виктор Богуцкий #pasv #pasvшола #машинноеОбучение, #PythonДляНачинающих, #курсыPython, #курсыML, #machineLearningPython, #программирование, #ITкурсыСША, #курсыITвСША, #обучениеМашинномуОбучению, #начатьКарьеруВIT