Машинное обучение на Python 15 000 руб. за 7 дней.. Елена Стрелкова

Обработка данных:
Импорт и очистка данных из SQL, NoSQL, CSV, Excel и др.
Создание ETL-процессов для подготовки данных к анализу.
Прогнозирование:
Модели для предсказания временных рядов (например, ARIMA, Prophet, LSTM).
Линейные и нелинейные регрессии (Ridge, Lasso, Decision Trees).
Классификация:
Логистическая регрессия, Naive Bayes, Random Forest, Gradient Boosting и др.
Работа с высокоразмерными признаками и большими объемами данных.
Кластеризация:
Сегментация данных с K-Means, dbscan.
Снижение размерности (PCA, t-SNE) для визуализации кластеров.
Визуализация и анализ:
Построение графиков и визуализаций (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
Статистический анализ для выявления ключевых трендов.
Рекомендательные системы:
Персонализация предложений с методами коллаборативной фильтрации и Content-Based.
Оптимизация моделей:
Гиперпараметрическая оптимизация (GridSearchCV, RandomizedSearchCV, Bayesian Optimization).
Методы для устойчивости и защиты от переобучения.

• Ключевые слова:
• рядов
• машинное
• модели
• прогнозирование
• временных
• анализ
• обучение
• оптимизация
• прогнозирования