Машинное обучение. Web + Data Science

• Смогут работать с библиотекой requests и BeautifulSoup;
• Собирать и обрабатывать огромное количество данных с веб-сайтов;
• Парсить данные с динамических сайтов;
• Производить синтаксический анализ HTML-дерева;
• Смогут разрабатывать парсеры, авторегеры, различных ботов для автоматизации действий в браузере.

 Модуль2 и 3 Обработка и визуализация web-данных. Pandas Numpy. Mathplotlib.

• Работать с библиотекой numpy и решать вычислительные задачи;
• Работать с библиотекой pandas и анализировать данные;
• Осуществлять первичную обработку данных;
• Работать с библиотекой matplotlib и визуализировать обработанные данные (создавать различные виды графиков, диаграмм);
• Использовать обработанные данные для оценки результата;
• Знать необходимый минимум для старта в Machine Learning.

Модуль4: Распознавание объектов. Введение в OpenCV.

• Будут знать об основных задачах компьютерного зрения;
• Применять функционал библиотеки OpenCV для обнаружения идентификации и классификации объектов;
• Осуществлять поиск объекта по цвету (фильтрация с помощью цифровой маски в цветном пространстве HSV);
• Определять положение объекта на изображении;
• Обрабатывать видео-данные с web-камеры (поиск цветных объектов, отображать контуры цветных объектов).