Главная / Курсы / Data Science

Data Scientist: старт в профессии

Вы научитесь анализировать данные, познакомитесь с основами создания нейросетей, разработаете и обучите предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения Если вы хотите пройти расширенную программу, обратите внимание на курсы «Data Scientist» и «Data Scientist с нуля до middle»

Формат

Лекции в записи

Начало обучения

27 марта

Продолжительность курса

9 месяцев

Где проходит обучение

На собственной платформе

Уровень сложности

Новичок

Этот курс включает

Видеоуроки в записи, Вебинары, Домашние задания, Домашние задания, Видеоуроки в записи, Домашние задания, Видеоуроки в записи

Чему вы научитесь?

Работать с базами данных с помощью SQL. Поймёте, как с помощью SQL получать, фильтровать, агрегировать, импортировать и экспортировать данные,Использовать Python и его библиотеки. Разберётесь, как пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python,Обрабатывать данные и определять проблемы. Научитесь очищать данные, проверять их на полноту, целостность, наличие шумов, ошибок и пропусков,Проектировать модели машинного обучения. Сможете строить рекомендательные системы,  выявлять скрытые аномалии в данных,Применять математику и статистику. Освоите необходимый математический минимум для выбора подходящих алгоритмов и интерпретации результатов,Обучать нейронные сети . Получите теоретическую и практическую базы для использования нейросетей в решении разных задач

О курсе

Вы научитесь анализировать данные, познакомитесь с основами создания нейросетей, разработаете и обучите предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения
Если вы хотите пройти расширенную программу, обратите внимание на курсы «Data Scientist» и «Data Scientist с нуля до middle»

Программа обучения

SQL и получение данных
Научитесь получать данные для анализа без помощи разработчиков, объяснять архитектуру и структуру базы данных, писать простые и сложные SQL-запросы, группировать, агрегировать и фильтровать данные из баз данных, использовать PostgreSQL, работать с разными форматами файлов.
Python для анализа данных
Научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными.
Основы практической статистики
Научитесь исследовать данные и делать выводы, формулировать и проверять гипотезы. Познакомитесь с описательной статистикой и видами распределений. Изучите статистические критерии.
Математика для анализа данных
Освоите математический аппарат Data Science для понимания принципов работы существующих методов анализа данных, выбора подходящих алгоритмов и корректной интерпретации результатов.
Машинное обучение
Научитесь проверять данные на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков. Узнаете, как очищать данные с помощью NumPy и pandas, сокращать размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF. Поймёте, как строить деревья решений и модели логистической, линейной и полиномиальной регрессии. Сможете использовать Random Forest в задачах классификации.
Введение в нейронные сети
Научитесь строить простые полносвязанные сети уровня LeNet и AlexNet и экспериментировать с их обучением. Получите теоретическую и практическую базу для использования НС в блоках CV и NLP.
Дипломный проект
Сможете работать над своим проектом или взять учебную задачу: построить модель по предсказанию определённого показателя. 
Английский для специалистов по работе с данными
Научитесь разбираться в аналитических терминах и читать иностранную техническую документацию. Сможете презентовать результаты анализа с помощью графиков и диаграмм на английском языке. Узнаете, как эффективно готовиться к собеседованиям в зарубежные компании. Научитесь составлять убедительное резюме и писать сопроводительное письмо.