Диалог @a_nikushin и @data_karpov о доступном образовании для аналитиков на Youtube вдохновил меня рассказать одну свою историю и поделиться ссылками.

Так сложилось, что в Университете мне очень повезло с преподавателями (от линейной алгебры до баз данных и языков программирования). Один из них, В. Л. Аббакумов, разжег настоящую страсть к методам анализа данных своими лекциями и лабораторными заданиями. В. Л. — практик и был моим научным руководителем по дипломной работе (мы делали кластеризацию данных Ленты), а затем и по кандидатской диссертации (строили нейронную сеть специальной архитектуры, тогда еще в Matlab).

Уже несколько лет назад в рамках ШАД и Computer Science Яндекса у него был записан курс Анализ данных на Python в примерах и задачах в двух частях. Настало время поделиться ссылками на первый и второй плейлисты на Youtube.

Первая часть посвящена описательным статистикам, проверке статистических гипотез, иерархическому кластерному анализу и кластерному анализу методом к-средних, классификационным моделям (деревья, Random Forest, GBM). В целом, весь плейлист достоин внимания без отрыва 🤓
Во второй части более глубокое погружение в нейронные сети, keras, deep learning, xgboost и снова все лекции крайне рекомендованы.🎖
Смотреть можно смело на 1.5x.

Материалы к видео:
— Часть 1. Занятия и материалы
— Часть 2. Занятия и материалы