Курсы по работе с SkLearn

Подробнее о рубрике «Курсы по работе с SkLearn»

SkLearn применяется для классификации, регрессии и кластеризации — от прогнозирования оттока клиентов до сегментации аудитории. Обучение подойдет и начинающим Data Scientist, и аналитикам, стремящимся автоматизировать прогнозы и перейти к построению предиктивных моделей. Сравнивайте форматы, длительность и стоимость, чтобы вложения в навыки быстрее окупились.

Содержание программ по Scikit-learn

Обычно обучение строится вокруг полного цикла ML-проекта. Учащиеся разбираются не только в импорте методов, но и в принципах работы алгоритмов «под капотом».

• Знакомство с библиотекой: устройство API, классы Estimators и Transformers.
• Практика классификации и регрессии на реальных примерах.
• Построение пайплайнов (Pipeline) для автоматизации обработки данных.
• Оценка моделей с использованием метрик MSE, MAE, R2, F1-score и ROC-AUC.
• Способы уменьшения размерности, например PCA.