#How_to_заботать

How to заботать машинное обучение?

Подборка, на мой взгляд, наиболее удачных материалов. Она поможет вам успешно сдать экзамены, поступить в ШАД, проявить себя на собеседовании.
Также делимся своими любимыми материалами в комментариях.

Что в первую очередь?
0) Сперва так или иначе нужно знать питон, без этого никак, поэтому проходим любой курс. К несчастью, coursera выпелил все наши курсы, поэтому могу предложить ютубчик и тренажеры:
a) https://www.youtube.com/watch?v=qRA-wqCfTkU&list=PLA0M1Bcd0w8xIdFNA95aQrwJ_GQJEV8ko&index=1
b) https://letpy.com/?utm_source=pythonworldru&utm_content=third
c) https://pythonworld.ru/video
0++) Необходимо овладеть библиотеками: Numpy, Pandas, Matplotlib.
Это самые основные, можно их осваивать через mlcourse и проч, но можно воспользоваться дописточниками:
1) Если знаем english, то смотрим freecodecamp:
https://www.youtube.com/watch?v=QUT1VHiLmmI&t=162.. – Numpy
https://www.youtube.com/watch?v=3Xc3CA655Y4&t=16s.. –Matplotlib
https://www.youtube.com/watch?v=vmEHCJofslg&t=151.. – Pandas
В целом канал очень крутой, куча всего классного по проге и мл.
2) Курс Хирьянова по анализу данных в МГУ (лекции 7,8,9,10, ноутбуки с кодом прилагаются на сосайте).
a) https://www.youtube.com/watch?v=kxjr9OcxvlM&list=..
b) https://teach-in.ru/course/python-programming-and-data-analysis-basics?
Р.S. Никогда не понимал, почему всем нравится его курс по алгосам— ФОПФЫ, вы чо тупые?! 👊👊

Что дальше?
— Писать ПСЖ 😉😉
1) Лучше всего заниматься по mlcourse https://mlcourse.ai/book/index.html
2) Если не хотите на english, то очень годный есть курс машинного обучения на ФКН с плейлистом семинаров, лекций, записками, ноутбуками, и всем-всем на гитхабе
https://github.com/esokolov/ml-course-hse
3) Для отбитых могу посоветовать лекции Воронцова, но там нужна хорошая мат база и желание разбираться в теории машинного обучения а) http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Ма..
b) https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=S..
4) Что почитать, могу посоветовать книжку Яна Гудфеллоу (не обязательно всю, а ту часть, которая связана только с основами машинного обучения).
Ссылка в комментах.

А что еще?
Самое главное гуглить все, что непонятно и завести такой свой «домашний» датасет. То есть скачать с kaggle.com какой-нибудь классический датасет (их десятки), и на нем все новое, классное, сексуальное, что вы узнали, и испытывать. Сим победимши.
Еще не пренебрегайте книжками и записями лекций, благодаря им лучше поймете, как это все работает. Не будьте кэтбуст-макакой, которая копипастит код из stackoverflow— становитесь настоящим ml research😎😎