Траектория обучения data science: Kaggle. Визуализация данных с Seaborn

✅О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle» – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое. В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой. Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением. Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master. Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка. ✅Вебинар IV: «Визуализация данных с Seaborn» На вебинаре вы познакомитесь с базовыми возможностями библиотеки Seaborn для визуализации статистических данных. Seaborn позволяет не только рисовать привлекательные графики, но и выполнять базовую статистическую обработку данных, чтобы представлять эти данные наиболее информативно. Также интерфейс библиотеки продуман таким образом, чтобы пользователь сосредотачивался на отображаемых объектах, а не на синтаксисе, необходимом для отрисовки этих объектов. Более подробно со всем этим мы познакомимся на примере реального набора данных из Kaggle. ✅Спикер: Виктория Федотова Виктория — ведущий инженер в Intel, занимается разработкой и оптимизацией алгоритмов анализа данных и машинного обучения в проекте oneAPI Data Analytics Library. Виктория имеет 10 летний опыт в оптимизации программного обеспечения, в том числе 8 лет в области анализа данных и машинного обучения.