USAID-ის ეკონომიკური მმართველობის პროგრამის მხარდაჭერით, ფორსეტმა, MaxinAI-სთან პარტნიორობით, განახორციელა ახალგაზრდების სასწავლო პროგრამა მონაცემთა მეცნიერებაში.
პროექტის მიზანია სტუდენტებს და ახალგაზრდა პროფესიონალებს განუვითაროს ცოდნა და პრაქტიკული უნარ-ჩვევები ისეთ მოთხოვნად და პერსპექტიულ სფეროში, როგორიცაა მონაცემთა მეცნიერება.
ამ საცავში თავმოყრილია სასწავლო კურსის მასალები. მათი დახმარებით ნებისმიერ მსურველს შეუძლია შეისწავლოს მონაცემთა მეცნიერება დამოუკიდებლად.
- Python
- NumPy
- წრფივი ალგებრა
- matplotlib
- pandas
- seaborn
- სტატისტიკა
- ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირება
- წრფივი რეგრესია
- ლოჯისტიკური რეგრესია
- ნეირონული ქსელების საწყისები
- ღრმა ნეირონული ქსელები
- ნეირონული ქსელების ოპტიმიზაცია და რეგულარიზაცია
კურსის ვიდეოლექციები იხილეთ ბმულზე
- Automate the Boring Stuff with Python
- A Whirlwind Tour of Python
- Python for Data Analysis (3rd)
- Python Data Science Handbook
- An Introduction to Statistical Learning
- Hands-on Machine Learning (GitHub Repository)
- Data Science from Scratch (GitHub Repository)
- Deep Learning
- Deep Learning from Scratch (GitHub Repository)
- Intro to Programming
- Python
- Pandas
- Data Cleaning
- Data Visualization
- Intro to Machine Learning
- Intermediate Machine Learning
- Feature Engineering
- Intro to Deep Learning
- Computer Vision
- A Smarter Way to Learn Python წიგნის პრაქტიკული სავარჯიშოები
- HackerRank
- CodeWars
დააინსტალირეთ თვენი ოპერაციული სისტემის შესაბამისი Anaconda Distribution. საინსტალაციო პაკეტი მოიცავს ყველა საჭირო პროგრამას.
შემდეგ გაუშვით Jupyter Notebook. სამუშაო საქაღალდედ არჩეული იქნება ოპერაციული სისტემის მომხმარებლის საქაღალდე. თქვენთვის სასურველ საქაღალდეში ჩააკოპირეთ კურსის notebook-ები და