Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики или Математика для Data Science — что выбрать

Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

• Реализация моделей машинного обучения на Python
• Обучение и настройка нейронных сетей
• Подготовка и анализ данных для моделей
• Оценка качества и валидация моделей
• Выполнение реальных ML-проектов для портфолио

Математика для Data Science

• Математический аппарат для анализа данных
• Понимание основ машинного обучения
• Применение математических методов к задачам DS
• Интерпретация метрик и результатов моделей
• Осознанное чтение ML-литературы и документации