dc.contributor.author | Kovenko, V. A. | en |
dc.contributor.author | Bogach, I. V. | en |
dc.contributor.author | Ibrahimova, L. V. | en |
dc.contributor.author | Богач, І. В. | uk |
dc.contributor.author | Ібрагімова, Л. В. | uk |
dc.date.accessioned | 2020-03-30T17:11:46Z | |
dc.date.available | 2020-03-30T17:11:46Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.citation | Kovenko V. A. Open-source Data Science and Machine Learning course with Python [Електронний ресурс] / V. A. Kovenko, I. V. Bogach, L. V. Ibrahimova // Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р. – Електрон. текст. дані. – 2020. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-hum/all-hum-2020/paper/view/9912. | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/29628 | |
dc.description.abstract | A new open-source course for those who want to start learning Data Science and Machine Learning is introduced in this article. The basic knowledge requirements, themes coverage, and inspiration behind creating are highlighted. | en |
dc.description.abstract | У цій статті представлений новий курс з відкритим кодом для тих, хто хоче почати вивчати науку про дані та машинне навчання. Тут також висвітлено основні вимоги до знань, охоплення тем та натхнення для створення. | uk |
dc.language.iso | en | en |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-hum/all-hum-2020/paper/view/9912 | |
dc.subject | наука про дані | uk |
dc.subject | машинне навчання | uk |
dc.subject | мова програмування Python | uk |
dc.subject | бібліотека машинного навчання Scikit-learn | uk |
dc.subject | програмна бібліотека Pandas | uk |
dc.subject | бібліотека Matplotlib | uk |
dc.subject | Numpy | uk |
dc.subject | розширення мови Python | uk |
dc.subject | кероване навчання | uk |
dc.subject | спонтанне навчання | uk |
dc.subject | Data Science | en |
dc.subject | Machine Learning | en |
dc.subject | Python | en |
dc.subject | Scikit-learn | en |
dc.subject | Pandas | en |
dc.subject | Matplotlib | en |
dc.subject | Numpy | en |
dc.subject | supervised learning | en |
dc.subject | unsupervised learning | en |
dc.title | Open-source Data Science and Machine Learning course with Python | en |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.042 | |
dc.relation.references | Matlab for Machine Learning [Electronic resource]. URL : https://www.mathworks.com/solutions/machine-learning.html | en |
dc.relation.references | Exploratory Data Analysis with pandas [Electronic resource]. URL: https://towardsdatascience.com/exploratory-data-
analysis-with-pandas-508a5e8a5964 - Title from the screen. | en |
dc.relation.references | Python Numpy tutorial [Electronic resource]. URL: http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ - Title from the screen. | en |
dc.relation.references | Data Visualization using Matplotlib [Electronic resource]. URL : https://towardsdatascience.com/data-visualization-using-
matplotlib-16f1aae5ce70- Title from the screen. | en |
dc.relation.references | Hands-On Introduction To Scikit-learn [Electronic resource]. URL : https://towardsdatascience.com/hands-on-introduction-
to-scikit-learn-sklearn-f3df652ff8f2 - Title from the screen. | en |
dc.relation.references | Jupyter Notebook: An Introduction [Electronic resource]. URL : https://realpython.com/jupyter-notebook-introduction/ -
Title from the screen. | en |
dc.relation.references | Introduction To Google Colab [Electronic resource]. URL : https://medium.com/@animaze97/introduction-to-google-colab-
9b2e28fe691a - Title from the screen. | en |