1. Введение в настройку окружения Python для Data Science и машинного обучения
, 2. Установка Python: выбор версии и установка
, 3. Установка и настройка Anaconda
, 4. Создание и управление виртуальными окружениями с помощью Conda
, 5. Установка необходимых библиотек: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn и другие
, 6. Настройка Jupyter Notebook для работы с проектами
, 7. Обзор интегрированных сред разработки (IDE) для Python: PyCharm, VS Code
, 8. Решение распространенных проблем при установке и настройке
, 9. Практическое задание: создание и настройка собственного окружения
, 10. Вопросы и ответы, подведение итогов урока