Python, машинне навчання, статистика та аналіз даних — від нуля до практичних проєктів
Лінійна алгебра для ML, ймовірність та розподіли, описова та інферентна статистика, A/B-тестування.
NumPy для числових обчислень, Pandas для DataFrames, обробка пропусків, групування, злиття таблиць.
Класифікація та регресія (sklearn), рандомний ліс, градієнтний бустинг, крос-валідація та метрики якості.
Matplotlib для базових графіків, Seaborn для статистичних візуалізацій, Plotly для інтерактивних дашбордів.
SELECT, JOIN, GROUP BY — основи SQL для аналітики. PostgreSQL/MySQL, індекси, Window Functions, підзапити.
Архітектура Big Data (3V), Apache Spark для розподілених обчислень, Hadoop, хмарні платформи (GCP, AWS).
End-to-end проєкти: рекомендаційна система, прогноз цін, NLP-аналіз відгуків, деплой моделі через API.
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Завантаження та огляд даних
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.describe()) # статистика
print(df.isnull().sum()) # пропуски
# Проста лінійна регресія
X = df[['feature']].values
y = df['target'].values
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print(f"R² = {model.score(X, y):.3f}")
Цей навчальний матеріал систематично розкриває тему від основ до просунутих концепцій. Курс орієнтований на самостійне навчання з практичним акцентом.
Статистика дозволяє робити обґрунтовані висновки з даних у будь-якій науці.
Проходьте матеріал послідовно, не пропускаючи розділів. Виконуйте практичні вправи після кожного блоку. Повертайтеся до складних частин після засвоєння наступних розділів.