Методический план
9 урок. Jupiter Notebook - принципы и правила работы в ноутбуке, оформление кода, визуальные ответы
**10 урок.**Matplotlib - графики по точкам
11 урок. Numpy: векторы и матрицы.
12 урок. Совмещение numpy и matplotlib - построение сложных графиков, 2д, 3д
13 урок. Библиотека pandas - работа с Series и DataFrame, создание, умение читать таблицы
14 урок. Библиотека pandas - запросы и форматирование
15 урок. Библиотека pandas - верификации данных, заполнение пропущенных значений
16 урок. Библиотека pandas - визуализация данных. Подключение Seaborn
17 урок. Использование scipy и numpy для обработки данных.
18 урок. Введение в машинное обучение - как, что и почему. Теория. Постановка задачи
19 урок. Библиотека sklearn - работа методов fit и predict. Метрики
20 урок. Библиотека sklearn - задача классификации. Перевод данных из строк в категориальные данные.
21 урок. Библиотека sklearn - задача предсказания значения
22 урок. Библиотека sklearn - выбор правильного алгоритма
23 урок. Знакомство с kaggle. Обработка данных. Участие в соревновании.
24 урок. Введение в нейронные сети.
В конце всего курса ребенок разработает и презентует свой финальный проект.