Мене звуть Юрій, і я інженер з п'ятирічним досвідом роботи з учнями шкіл та студентами, слухачами курсів. Мій професійний шлях розпочався з програмування на мовах Python та R. У матеріалах з науки про дані ви дізнаєтеся, як використовувати Python та R для Аналітики даних, очищення даних, аналізу та візуалізації даних, а також для побудови моделей.

Уроки програмування максимально динамічні та включають теоретичні ідеї для легкого засвоєння курсу. Я також забезпечую необхідні матеріали для навчання та програмування. Ви ознайомитесь з основними поняттями програмування, такими як змінні, списки, класи та цикли. Прості вправи допоможуть вам оволодіти чистими шаблонами коду. Ви дізнаєтеся, як робити програми інтерактивними та як тестувати код перед його включенням у проект.

ChatGPT OpenAI: донавчання, ембедінги, RAG (генерація з доповненням витягнутої інформації)
Розглянемо детальніше:
Fine-tuning — донавчання моделі на власній специфічній вибірці даних.
Embeddings — векторні представлення слів, фраз або документів, що використовуються для пошуку та порівняння смислової схожості.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — підхід, за якого модель спочатку шукає інформацію в базі знань, а потім генерує відповідь з урахуванням знайденого.

Машинне навчання: регресія, класифікація, кластеризація та рекомендаційні системи. Проста/множинна лінійна регресія, поліноміальна регресія, K-найближчі сусіди (KNN), дерева рішень, логістична регресія, опорна векторна машина (SVM), K-середні, ієрархічна кластеризація, кластеризація DBSCAN). Уроки створені для надання практичного досвіду з алгоритмами машинного навчання та методами оцінки моделі.

Python програма для тестування програмного забезпечення, покриття коду, автоматизації тестування, рефакторингу коду, використання контекстних менеджерів, декораторів, проведення інтеграційних тестів, модульних тестів та підготовки тестової документації дозволить вам підвищити свою кваліфікацію як тестувальника програмного забезпечення та інженера з забезпечення якості.

Статистика: описова статистика, зведена статистика (статистика за групами, зведення, багатовимірний аналіз, X-вкладки, кореляція, візуалізація (гістограми, діаграми розсіювання, гістограми, коробкові діаграми, лінійні графіки, часові ряди).

Математика початкові класи.

Також ми створимо проекти як для учнів шкіл так і для студентів в області аналітики даних та науки про дані, щоб застосувати отримані знання на практиці.