Super Data Science

Welcome to the Super Data Science YouTube channel!

We focus on teaching foundational concepts of machine learning and data science in a way that is accessible and engaging for learners of all levels.
Our lessons cover many topics, including linear regression, logistic regression, and other classification algorithms, clustering, neural networks, deep learning, and even artificial intelligence.

We believe that having a solid foundation in these concepts is essential for anyone looking to get started with machine learning and data science. We aim to help you build that foundation through clear explanations and practical examples.

So if you’re interested in learning about machine learning and data science, subscribe and join us on this journey to becoming an expert in these exciting fields!

⚡ Настройка гиперпараметров в MLOps | Запуск анализа, оценка лучших моделей и сравнение базовых з...

⚡ Настройка гиперпараметров в MLOps | Запуск анализа, оценка лучших моделей и сравнение базовых з...
🤖 Обучение моделей в MLOps | Создавайте, оценивайте и развертывайте модели машинного обучения с п...

🤖 Обучение моделей в MLOps | Создавайте, оценивайте и развертывайте модели машинного обучения с п...
📊 Мониторинг дрейфа данных в MLOps: обнаружение и оповещение с помощью W&B и MLflow

📊 Мониторинг дрейфа данных в MLOps: обнаружение и оповещение с помощью W&B и MLflow
🧹 Очистка данных в MLOps | Создайте и отслеживайте свой первый компонент с весами и смещениями + ...

🧹 Очистка данных в MLOps | Создайте и отслеживайте свой первый компонент с весами и смещениями + ...
💳 Начните создавать реальный конвейер MLOps | Проект по обнаружению мошенничества с кредитными ка...

💳 Начните создавать реальный конвейер MLOps | Проект по обнаружению мошенничества с кредитными ка...
🧩 Создайте свой первый компонент MLflow | Структура, настройка YAML и интеграция конвейера

🧩 Создайте свой первый компонент MLflow | Структура, настройка YAML и интеграция конвейера
📘 YAML для конвейеров машинного обучения | Написание, проверка и загрузка конфигураций для MLflow...

📘 YAML для конвейеров машинного обучения | Написание, проверка и загрузка конфигураций для MLflow...
⚙️ Объяснение MLflow | Установка, настройка и локальный запуск MLflow для конвейеров MLOps

⚙️ Объяснение MLflow | Установка, настройка и локальный запуск MLflow для конвейеров MLOps
📦 Наборы данных журналов и модели с весами и смещениями | Отслеживайте артефакты в конвейерах MLOps

📦 Наборы данных журналов и модели с весами и смещениями | Отслеживайте артефакты в конвейерах MLOps
Создание компонента очистки данных в MLOps | Веса и смещения + Интеграция MLflow

Создание компонента очистки данных в MLOps | Веса и смещения + Интеграция MLflow
💾 Сохранение, версионирование и управление моделями машинного обучения с весами и смещениями | По...

💾 Сохранение, версионирование и управление моделями машинного обучения с весами и смещениями | По...
🚀 Introduction to MLOps | Machine Learning Project Lifecycle Explained

🚀 Introduction to MLOps | Machine Learning Project Lifecycle Explained
⚙️ Руководство по настройке MLOps | Начало работы с весами и смещениями и MLflow

⚙️ Руководство по настройке MLOps | Начало работы с весами и смещениями и MLflow
⚙️ Автоматизируйте свой конвейер AWS Lambda ML | Добавьте триггеры и уведомления по электронной п...

⚙️ Автоматизируйте свой конвейер AWS Lambda ML | Добавьте триггеры и уведомления по электронной п...
🧠 Протестируйте свой конвейер AWS Lambda ML | Запустите функцию Train-Evaluate-Save в Lambda

🧠 Протестируйте свой конвейер AWS Lambda ML | Запустите функцию Train-Evaluate-Save в Lambda
📊 Оценка модели случайного леса в AWS Lambda | Расчет средней абсолютной ошибки (MAE)

📊 Оценка модели случайного леса в AWS Lambda | Расчет средней абсолютной ошибки (MAE)
🤖 Загрузка модели и создание прогнозов в AWS Lambda | Финальный этап конвейера машинного обучения

🤖 Загрузка модели и создание прогнозов в AWS Lambda | Финальный этап конвейера машинного обучения
📂 Чтение файла из S3-контейнера в AWS Lambda (без Pandas) | Python + Boto3

📂 Чтение файла из S3-контейнера в AWS Lambda (без Pandas) | Python + Boto3
⚙️ Добавьте Scikit-Learn и NumPy в AWS Lambda | Почему Pandas не включен

⚙️ Добавьте Scikit-Learn и NumPy в AWS Lambda | Почему Pandas не включен
Использование NumPy и Scikit-Learn в AWS Lambda | Добавление библиотек машинного обучения с помощ...

Использование NumPy и Scikit-Learn в AWS Lambda | Добавление библиотек машинного обучения с помощ...
🌲 Обучение, оценка и сохранение модели случайного леса в AWS Lambda | Реализация конвейера машинн...

🌲 Обучение, оценка и сохранение модели случайного леса в AWS Lambda | Реализация конвейера машинн...
⚙️ Set Environment Variables in AWS Lambda | Configure S3 Buckets for ML Pipeline

⚙️ Set Environment Variables in AWS Lambda | Configure S3 Buckets for ML Pipeline
🔐 IAM Permissions & Policies Explained | AWS Identity & Access Management

🔐 IAM Permissions & Policies Explained | AWS Identity & Access Management
🧪 Split Dataset Into Training and Test Set in Python | Prepare ML Pipeline for AWS Lambda

🧪 Split Dataset Into Training and Test Set in Python | Prepare ML Pipeline for AWS Lambda
🧠 Extract Features & Target for ML in Python | Prepare Data for AWS Lambda Training

🧠 Extract Features & Target for ML in Python | Prepare Data for AWS Lambda Training
⚡ What is AWS Lambda? | Event-Driven, Serverless, Scalable Compute Explained

⚡ What is AWS Lambda? | Event-Driven, Serverless, Scalable Compute Explained
🍷 Build ML Pipelines with AWS Lambda | Upload Data to S3 & Avoid Infinite Loops

🍷 Build ML Pipelines with AWS Lambda | Upload Data to S3 & Avoid Infinite Loops
📦 AWS S3 Explained | Object Storage Service for Files, Buckets & Cloud Data

📦 AWS S3 Explained | Object Storage Service for Files, Buckets & Cloud Data
🔐 AWS IAM Roles Explained | Grant Temporary Permissions for Secure Access

🔐 AWS IAM Roles Explained | Grant Temporary Permissions for Secure Access
🚀 Automate Machine Learning Pipelines with AWS Lambda | Build Serverless ML in Python

🚀 Automate Machine Learning Pipelines with AWS Lambda | Build Serverless ML in Python