Материалы по ML
Python для специалистов по ИИ
Начало
Чему нас учит экосистема языка Python?
Инструменты аналитика
Использование ИИ-инструментов в курсе
Полезные материалы по курсу
Организация проекта по анализу данных
Материалы по Python
Устройство Python
Байткод в Python
Про итераторы кратко
Задачи на знание Python
Задачи (1)
Задачи (2)
Задачи (3)
Задачи (4)
Задачи (5)
Материалы по NumPy
Блокноты для изучения NumPy
Введение в NumPy (1)
Введение в NumPy (2)
Введение в NumPy (3)
Введение в NumPy (4)
Задачи на знание NumPy
Упражнения по NumPy
Материалы по pandas
Введение в Pandas
Вводный кейс про анализ продаж
Кейс про анализ продаж 2
Кейс про анализ
Агрегация данных
Мерджинг данных
Чтение файлов
Запись Excel файлов
Блокноты для изучения Pandas
Кейс про банк
Кейс про студентов
Регулярные выражения в Python и pandas
Загрузка данных
Очистка и подготовка данных
Кейс про вина
Кейс про ЕГЭ
Футболисты
Группировка футболистов
Группировка футболистов (продолжение)
Сводные таблицы с футболистами
Объединение таблиц
Разное
Выработка рекомендаций
“Угадайка” от Алена Леду
Материалы по визуализации данных
Визуализация данных
Эффективное использование Matplotlib
Материалы по ML
Блокноты для изучения ML
Классификация методом k ближайших соседей
Временные ряды и простая линейная регрессия
Временные ряды и простая линейная регрессия
Кластеризация методом k средних
Обнаружение фрод
Дашборды для аналитика данных
Анализ данных в области кибербеза
Блокноты по кибербезу
Анализа IP- и MAC-адресов с помощью модуля cyberpandas
Нечеткое хеширование на Python
Обработка hashes и PE (ELF)-файлов на языке Python
Обработка yara-правил на языке Python
Материалы по работе с LLM
Финальный проект
Other Links
Скачать ВСЕ блокноты на GitHub
Материалы по ML
Visual explanations of core machine learning concepts
Программирование нейросетей на Python. Андрей Созыкин
Эффективное использование Matplotlib
Классификация методом k ближайших соседей