| № | Контрольные мероприятия | Baseline | Invite | Workshops |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Курс с домашними заданиями по Pandas, NumPy, Matplotlib |
— | elearn | Numpy, pandas intro, pivot+visulaize |
| 2 | Соревнование — домашнее задание Scikit-learn |
GitHub, colab | Invite | SKLearn Intro, colab |
| 3 | Соревнование — домашнее задание Zero Shot Image Classification |
GitHub, colab | — | HF_intro, colab |
| 4 | Соревнование — домашнее задание Question and Answering |
GitHub , colab | — | PromptEng, colab |
Доп.литература
- Долганов, М. В. Ронкин, А. В. Созыкин Базовые алгоритмы машинного обучения на языке Python : учебно-методическое пособие
- Открытый курс машинного обучения
- Дмитрий Макаров Анализ и обработка данных, Обучение модели
- Дьяконов А.Г. Машинное обучение и анализ данных, блог анлиз малых даннх
- Учебник по машинному обучению ШАД
- Kaggle Intro to Machine Learning, другие курсы, обзор платформы kaggle и тут и тут
- Python for Data Analysis, 3E
- Machine Learning Crash Course
- ML Algorithms from scratch 1, 2, 3, on napkin
Задачи на домашние упражнения для самостоятельного изучения
- 101-Numpy
- NumPy & Pandas practice problems
- LeetCode introduction-to-pandas
- LeetCode 30-days-of-pandas
- 45 Fundamental Pandas Interview Questions in 2025
- Matplotlib/Seaborn - Interview Questions
- OpenML Topic 1 Titanic pandas (датасет)
- kaggle titanic-tutorial
- kaggle house-prices
- car price prediction datasets: vehicle-dataset 1 dataset 2 dataset 3 dataset 4 dataset 5 cars