Практические методы борьбы с выбросами (outliers) данных в

📍 Программа вебинара: На вебинаре разберем практически способы борьбы с выбросами в данных, а также популярные методы их обнаружения. Рассмотрим самые разные методы: от простых статистических, до продвинутых на основе ML-алгоритмов, а также применим их на практике. 👥 Кому подходит этот урок: - неспециалистам, которые хотят начать карьеру в Data Science и анализе данных - IT-специалистам, которые только начинают свой путь в ML - Тем, кто давно хотел начать изучать DS ✅ Результаты урока: - познакомитесь технологиями обнаружения и борьбы с выбросами - узнаете основные методы поиска аномалий - научитесь применять их на практике «Machine Learning. Professional» - https://otus.pw/26tj/ Преподаватель: Мария Тихонова - PhD Computer Science, Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ, автор канала https://t.me/mashkka_ds Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/bOue/ Следите за новостями проекта: - Telegram: https://t.me/Otusjava - ВКонтакте: https://otus.pw/850t - LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/ - Хабр: https://otus.pw/S0nM/