Как научится писать обработку данных, машинное обучение и куда с этим потом идти? Здравствуйте, я получаю неимоверное удовольствие от постов в habrahabr.ru/hub/data_mining/ и соответственно от habrahabr.ru/hub/bigdata/ но большая часть этих постов для меня сплошная магия. Пока я учусь на третьем курсе и подрабатываю Django разработчиком, и после выпуска наверно было бы здорово устроится куда-то на работу связанную с машинным обучением и анализом данных. Но я вообще не знаю с чего начать, что почитать, какой мат. аппарат нужен.
Не могли бы вы привести название хороших книг (или любых других уроков) где все начинают объяснять с азов и список математических разделов которые обязательно нужно знать. Если есть более качественные учебные материалы на английском, то можно и их.
Спасибо.
Как научится писать обработку данных, машинное обучение и куда с этим потом идти? Здравствуйте, я получаю неимоверное удовольствие от постов в habrahabr.ru/hub/data_mining/ и соответственно от habrahabr.ru/hub/bigdata/ но большая часть этих постов для меня сплошная магия. Пока я учусь на третьем курсе и подрабатываю Django разработчиком, и после выпуска наверно было бы здорово устроится куда-то на работу связанную с машинным обучением и анализом данных. Но я вообще не знаю с чего начать, что почитать, какой мат. аппарат нужен.
Не могли бы вы привести название хороших книг (или любых других уроков) где все начинают объяснять с азов и список математических разделов которые обязательно нужно знать. Если есть более качественные учебные материалы на английском, то можно и их.
Спасибо.
Не могли бы вы привести название хороших книг (или любых других уроков) где все начинают объяснять с азов и список математических разделов которые обязательно нужно знать. Если есть более качественные учебные материалы на английском, то можно и их.
Спасибо.
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Интересные статьи из справочника
Поможем написать учебную работу
Отвечай на вопросы, зарабатывай баллы и трать их на призы.
Подробнее
Подробнее
Для начала освоения обработки данных и машинного обучения советую начать с изучения следующих книг и материалов:
"Python для анализа данных" Уэс Маккинни - отличная книга, чтобы познакомиться с Python и его библиотеками для обработки данных (pandas, numpy, matplotlib)."Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow" Орельен Жерон - подробное руководство по машинному обучению с использованием библиотек scikit-learn и TensorFlow."Data Science for Business" Фостер Прозвенсен и Том Фавро - хорошая книга о том, как использовать данные для бизнеса и принятия решений.Курс Coursera "Machine Learning" от Andrew Ng - один из лучших курсов по машинному обучению, доступен на английском.Касательно математического фундамента, рекомендуется ознакомиться с базовыми понятиями линейной алгебры, статистики и теории вероятностей. Важно также изучить основные концепции оптимизации и алгоритмов.
После того, как вы освоите основы, вы можете начать применять полученные знания на практике. Участвуйте в проектах, соревнованиях по анализу данных на платформах типа Kaggle, проводите собственные исследования.
Для поиска работы в области машинного обучения и анализа данных, следует также создать портфолио проектов и примеров вашей работы, чтобы продемонстрировать свои навыки потенциальным работодателям. Удачи в изучении и будущей карьере!