Построение пайплайнов с помощью sklearn или как выделиться на фоне остальных. День 1

Мы поговорим по построение легко масштабируемого пайплайна для обработки данных и построения прогноза в несколько строк с помощью piplines из библиотеки sklearn. Узнаем, как писать код быстрее и эффективнее, чтобы выделяться на фоне остальных data scientist’ов, которые пишут плохой код. Вы узнаете как можно сократить количество кода в 4 раза при решении задачи классификации, а так же как визализировать работу вашего кода. Ссылка на ноутбук - «Machine Learning. Professional» - Преподаватель: Александр Миленькин - Data Scientist в Gero, ранее Биоинформатик в Insilico Medicine и Аналитик в РЖД Подключайтесь к обсуждению в чате - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: