Ви спробуєте себе в ролі дата-інженера, аналітика і фахівця з машинного навчання. Отримайте фундаментальні знання та навички, достатні для початку кар'єри В Data Science.
Фахівці з Data Science працюють з великими обсягами даних, висувають гіпотези і перевіряють їх. Допомагають бізнесу приймати рішення на основі аналізу даних.
Вони створюють моделі машинного навчання, тренують нейромережі для роботи з текстом, відео або зображеннями, будують пошукові та рекомендаційні системи, розгортають і підтримують інфраструктуру для автоматизації роботи з інформацією.
Кому підійде цей курс
- новачкам
З нуля освоїте Python, SQL, навчитеся збирати і аналізувати дані, отримаєте необхідний теоретичний мінімум з математики, теорії ймовірності і статистикою. Знання закріпіть на практиці — підготуйте і захистіть дипломну роботу, яка стане першим кейсом у вашому майбутньому портфоліо. - програмістам
Підтягнете математику, статистику, аналітичне та алгоритмічне мислення, навчитеся виявляти потреби бізнесу. Отримайте досвід роботи з моделями машинного навчання, будете застосовувати Python для вирішення завдань з даними. Пройдете процес від збору даних до деплоя моделі. - початківцям аналітикам
Ви навчитеся висувати гіпотези і робити висновки на основі даних. Зможете писати ефективний код на Python, перетворювати сирі дані в корисну інформацію для компанії, розуміти математику на основі статистики, навчати машини і прогнозувати результати. Відшліфуєте знання, збільшите швидкість своєї роботи і досягнете підвищення.
- аналітично мислити
Професія Data Scientist - це не сліпе застосування вивчених інструментів. Ви навчитеся самостійно вирішувати проблеми: розробляти плани, висувати і перевіряти гіпотези, інтерпретувати результати і представляти їх керівництву.
- працювати з інструментами дата-саєнтиста
З нуля навчитеся програмувати на Python і користуватися необхідними бібліотеками для роботи з даними. Дізнаєтеся, як візуалізувати дані в Power BI, провести аналіз в Jupyter Notebook і побудувати модель машинного навчання простим перетягуванням блоків в Azure.
- витягувати дані з джерел
Навчіться читати файли різних форматів за допомогою Python і бібліотеки Pandas, писати запити до API, отримувати, очищати і зберігати дані в різних форматах. Познайомитеся з пристроєм баз даних і освоїте мову запитів SQL.
- проводити розвідувальний аналіз даних
Навчіться оцінювати зібрані дані і видаляти непридатні для подальшого аналізу атрибути. Дізнаєтеся, як за допомогою вбудованих програмних модулів Python, знань математики і статистики виправляти помилки в датасетах.
- будувати аналітичні моделі
Наприклад, ви зможете побудувати воронку продажів для інтернет-магазину на основі даних про продажі і витрати. Дізнаєтеся, як проводити когортний аналіз і передбачати виручку компанії.
- розробляти моделі машинного навчання
Ви почнете з простих моделей машинного навчання, які вимагають мінімальних знань програмування. Після вступного курсу такі терміни, як регресія, кластеризація, векторні та матричні обчислення не будуть здаватися чимось страшним.
https://privatelink.de/?https://skillbox.ru/course/ds-intro/