Прикладные задачи машинного обучения и обработки больших данных

Погрузитесь в мир машинного обучения и больших данных, освоив полный цикл работы с информацией: от обработки сырых данных в Pandas и NumPy и визуализации в Matplotlib до создания и оценки продвинутых моделей классификации, регрессии и кластеризации в Scikit-Learn для решения реальных прикладных задач.