Разбор реальной data science задачи

🔥 Индивидуальная программа по обучению data science под вашу цель с моей менторской поддержкой до результата: Тут я рассказываю почему я создал эту программу, для кого она подходит и в чем ее преимущества: 🔥 Мой telegram канал о data science: В этом видео я разберу пример реальной data science задачи: * Определение продуктовой задачи - удаление негативных комментариев * Постановка задачи машинного обучения - бинарный классификатор и precision / recall метрики * Поиска датасета (берем с Kaggle) * EDA (с помощью pandas) * Предобработка текста (с помощью nltk и scikit-learn) * Тренировка моделей (с помощью scikit-learn) * Что делать дальше (про деплой в production) Ссылка на jupyter notebook с примером из видео: Таймкоды: 0:00 Введение 1:00 Постановка задачи 3:07 Составление датасета 5:55 Анализ данных (EDA) 12:48 Предобработка текста (text preprocessing) 20:40 Тренировка моделей (Model training) Контакты: Instagram: Twitter: Facebook: #ershovds