Старт открытого курса OpenDataScience

Привет всем, кто ждал запуска открытого курса по практическому анализу данных и машинному обучению!

Первая статья посвящена первичному анализу данных с Pandas.

Пока в серии планируется 7 статей, идущих вместе с тетрадками Jupyter (репозиторий mlcourse_open), соревнованиями и домашними заданиями.

Далее идет список будущих статей, описание курса и, собственно, первая тема – введение в Pandas.

План серии статей

1. Первичный анализ данных с Pandas
2. Визуальный анализ данных c Python
3. Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей
4. Линейные модели классификации и регрессии
5. Композиции: бэггинг, случайный лес
6. Построение и отбор признаков. Приложения в задачах обработки текста, изображений и геоданных
7. Обучение без учителя: PCA, кластеризация
8. Обучение на гигабайтах c Vowpal Wabbit
9. Анализ временных рядов с помощью Python
10. Градиентный бустинг

План этой статьи

1. О курсе
2. Домашние задания в курсе
3. Демонстрация основных методов Pandas
4. Первые попытки прогнозирования оттока
5. Домашнее задание №1
6. Обзор полезных ресурсов