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.