Среды для программирования на Python в браузере
- Google Colab - нажмите Github, вставьте ссылку на ноутбук (выберите один из ноутбуков выше) и нажмите Enter. Или создайте пустой ноутбук.
- Binder - вставьте ссылку на весь репозиторий (скопируйте адрес этой страницы) и нажмите Launch
Установка python на свой компьютер
Дополнительная литература
На занятиях мы познакомились со следующими конструкциями:
- основные типы языка python: числа, строки, списки
- функции и модели - главный путь оформления готовых алгоритмов в python
- pandas - модуль для удобной работы с табличными данными
- sklearn - большая библиотека с алгоритмами машинного обучения
Мы в упрощенном виде прошли путь от данных, хранящихся в отдельном файле, до настроенной модели, с использованием готовых методов библиотеки sklearn.
Чтобы использовать эти инструменты более уверенно, стоит пройти несколько онлайн курсов или прочитать несколько туториалов по темам:
- python
- numpy - библиотека для матричных вычислений с числовыми данными
- pandas - библиотека для работы с табличными разнотипными данными
- sklearn - библиотека для анализа данных
- matplotlib, seaborn - библиотеки для визуализации
Мы рекомендуем следующие материалы по python:
- Курс на Coursera (рус)
- https://www.learnpython.org/ (en) - интерактивный туториал (можно прямо в туториале писать код) по языку
- https://snakify.org/ (en) - еще один интерактивный онлайн-туториал по языку python3
- Курс на DataCamp (en) - подробно и снова интерактивно
- Dive into python (рус) - подробный онлайн-учебник, переведенный на русский язык
Материалы по sklearn и анализу данных в python:
- Специализация МФТИ на Coursera
- Курс на Открытом образовании
- Официальные туториалы sklearn - тут же много полезного про сами алгоритмы
- Вводный интерактивный туториал
Материалы по pandas:
- 10 minutes to pandas - официальное быстрое введение в библиотеку
- Pandas Cookbook - официальный подробный понятный туториал
- Курс на DataCamp
Материалы по numpy:
- Англоязычный подробный туториал по numpy
- Ноутбук с семинаров ФКН - тут же про оформление ячеек в среде jupyter, необходимый и в целом для начала достаточный минимум по numpy и pandas
Коллекция видео про кейсы применения МО в разных областях: материалы Датафеста https://datafest.ru/video/ + материалы Sberbank AI Journey https://ai-journey.ru/media/broadcast