Для тех, кто хочет разбираться в биологии старения с целью проведения исследований в области увеличения продолжительности жизни человека и разработки моделей ИИ для увеличения продолжительности жизни.
Автор курса – Веремеенко Дмитрий, сфера профессиональной деятельности – data science в медицине, основатель исследовательского проекта, изучающего терапии, направленные на увеличение продолжительности жизни человека, сооснователь сервиса для продления жизни, основатель форума о продлении жизни Nestarenie Camp, со-автор книги “Бонусные годы“, обладатель премии Leaders Club 2021 года за вклад в развитие антивозрастной медицины, создатель справочного блога о старении человека (nestarenie.ru), WhatsApp: +7 925 9244328 Dmitriy-tae@yandex.ru
Требования:
1. Отсутствие страха перед математикой и программированием.
2. Выполнение домашних заданий ко всем урокам.
3. Наличие Microsoft Excel, PowerPoint, Word, а остальное установим в процессе.
4. Выполнять домашние задания, либо на Microsoft Word, либо Excel, либо PowerPoint, а также в других программах. После выполнения домашнего задания файлы следует сохранить в формате pdf (или .ipynb) и выслать на проверку (успеваемость). Также в процессе работы будем использовать Python, Jupyter Notebook, Google Colab, Terminal – установим и разберемся в этом в процессе.
5. Уроки будут on-line, а также в записи
Старт с 26 февраля 2024 года, длительность – до сентября 2025 года
Стоимость: бесплатно. Количество мест – 90, а также 20 мест в резерве для студентов из страны, где я проживаю.
На сегодня мест не осталось, но места могут освобождаться.
Я решил предоставлять образовательный контент бесплатно, потому что верю, что процесс обучения других является мощным инструментом для углубления собственных знаний. Существует мудрость, гласящая: чтобы досконально разобраться в теме, попробуй объяснить её другим. Преподавание заставляет меня вникать в тонкости предмета, а студенты, выступая в роли критиков и рецензентов, помогают мне улучшать и развивать мои знания. Таким образом, наши уроки становятся взаимно обогащающим процессом.
Помимо этого, одной из моих целей является подготовка квалифицированных специалистов для участия в наших проектах.
24 октября Урок 21. Поиск данных – часть 1
28 октября Урок 22. Поиск данных – часть 2
31 октября Урок 23. Распаковка и изучение данных
4 ноября Урок 24. Импорт библиотек, Подготовка датасета, загрузка и просмотр
7 ноября Урок 25. Разбивка датасета на X_train, X_valid, Анализ и визуализация датасета
11 ноября Урок 26. Поиск и обработка пропусков и выбросов
14 ноября Урок 27. Построение новых признаков и отбор
18 ноября Урок 28. Нормализация и стандартизация
21 ноября Урок 29. Скорость обучения, Удаление целевого признака
25 ноября Урок 30. Функция calc_logloss, Функция calc_pred_proba
28 ноября Урок 31. L1 и L2-регуляризация
2 декабря Урок 32. Категориальные признаки в числовые
Обязанности: