Курс «Программирование на языке Python» знакомит слушателей с популярным языком программирования Python. В процессе обучения слушатели изучат синтаксис языка, его базовые типы и структуры данных, познакомятся с популярными библиотеками NumPy и Pandas, предлагающими широчайший спектр возможностей по управлению, обработке и анализу данных, а также научатся использовать графические библиотеки для визуализации данных.
Знания, полученные в процессе прохождения курса, позволят слушателям в дальнейшем самостоятельно реализовывать автоматизированные решения, связанные с обработкой и анализом данных, и помогут в освоении курсов «Машинное обучение» и «NLP».
Какой язык программирования лучше всего подходит для машинного обучения?
В сфере машинного обучения Python просто «звезда». Он имеет широкий спектр приложений от веб-разработки (например, Django и Bottle), научных и математических вычислений (Orange, SymPy, NumPy) до графических пользовательских интерфейсов рабочего стола (Pygame, Panda3D).
Простой и удобный в использовании синтаксис делает Python идеальным языком для тех, кто впервые пытается изучать программирование или хочет открыть для себя новую область машинного обучения.
В курсе «Программирование на языке Python» слушатели изучат синтаксис языка, его базовые типы и структуры данных, познакомятся с популярными библиотеками NumPy и Pandas, предлагающими широчайший спектр возможностей по управлению, обработке и анализу данных, научатся использовать графические библиотеки для визуализации данных.
Форма обучения
EcoAcademy использует новый подход в обучении - Pay as You Learn. Мы создали такую систему обучения, которая дает слушателям возможность составить индивидуальную программу обучения.
Pay as You Learn – максимально гибкая система, вы можете выбирать только те темы и курсы, которые интересны именно вам, не оплачивая тот материал, который вам уже знаком.
Узнай, как:
- Обладать молниеносной скоростью разработки и создавать приложения, которые понравятся пользователям;
- Обрабатывать огромные массивы данных;
Выбрать свой путь от веб разработки до работы с научными данными, глубоким обучением и т. д;
- Научиться автоматизировать скучные процессы, такие как сбор информации с веб-сайтов, обновление электронных таблиц, или переименовывать файлы на компьютере;
- Разрабатывать бэкенд-части веб-сервисов;
- Разрабатывать алгоритмы искусственного интеллекта;
- Разрабатывать десктопные и мобильные игры и приложения на таких фреймворках, как Ren'Py, Kivy и другие.
Для успешного прохождения данного курса желателен опыт программирования на любом алгоритмическом языке.
