В этом репозитории размещаются материалы по работе Data Science семинара мехмата ЮФУ.
- Развитие практических навыков работы с задачами в области Data Science, в частности Machine Learning, Deep Learning.
- Достижение результатов в соревнованиях Kaggle и аналогичных.
- Развитие Data Science сообщества в Ростове-на-Дону.
Канал оповещений в телеграмме: mmcs_data_science.
Чат для общения в телеграмме: mmcs_ds_public.
Хорошее представление о необходимых знаниях дает Data Science roadmap. Мы предполагаем, что на семинар приходят люди уже приложившие какие-то минимальные усилия на изучение основ. Приведем список того, что желательно знать.
Операторы присвавания, цикла, условные. Чтение (запись) данных из файла. Списки, кортежи, множества, словари. Срезы списков. Функции. Познакомиться можно здесь.
Основные определения классической теории вероятностей. Математическое ожидание, дисперсия. Нормальное и равномерное распределение. Основы статистики.
Понятие о задачах классификации, регрессии, поиска аномалий, детекции, локализации, распознавании текста. Познакомиться можно здесь.
Очень много чего в Интернете можно считать полезным. Следующий список, очевидно, чего-то не содержит, но зато он короток.