Профессия Data scientist + ИИ

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Профессия Data scientist + ИИ» от Skillbox - skillbox.ru

1. Введение в Data Science. Введение в курс - Business understanding. С чего начинается работа с данными - Data understanding. Excel - Введение в Python - Переменные и типы данных - Условия - Циклы - Алгоритмы и структуры данных - Функции - Коллекции в Python -…
2. Основы математики для Data Science. Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования - Аналитика и ML. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты - Аналитика и ML. Функции одной…
3. Основы статистики и теории вероятностей. Введение в теорию вероятностей - Случайные события - Случайная величина - Непрерывные распределения. Общие сведения - Основные виды непрерывных распределений - Статистические тесты.
4. Machine learning. Junior. Постановка задачи машинного обучения - Основные термины машинного обучения - Выгрузка данных с помощью SQL - Линейная регрессия - Регуляризация линейной регрессии - Метрическая классификация. Метод ближайших соседей и его развитие -…
5. Итоговый проект. Проанализируете объёмный датасет и создадите модель кредитного риск-менеджмента - Поможете банку спрогнозировать платёжеспособность клиента.
6. Трудоустройство с помощью Центра карьеры. Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью - Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме - Будет…
7. Data analyst. Junior. Введение - Доступные источники данных - Аналитика на метриках - Подходы к оценке качества данных - Введение в формулирование гипотез - Визуализация в Excel - Проанализируете текущие продажи компании, выявите лидеров и аутсайдеров, визуал…
8. Machine learning. Advanced. Введение - Auto ML. Часть 1 - Auto ML. Часть 2 - Введение в computer vision - Нейронные сети и computer vision - Нейронные сети и NLP. Часть 1 - Нейронные сети и NLP. Часть 2 - Введение в рекомендательные системы - Коллаборативная…
9. Продуктовая аналитика. Введение - Метрики - Исследования - А/В-тестирование - Юнит-экономика - Отчётность.
10. Маркетинговая аналитика. Введение в метрики и каналы продвижения - Введение в маркетинговую аналитику - Введение в конкурентный анализ - Исследование целевой аудитории - Анализ данных в «Яндекс Метрике» - Анализ данных в GA4. MyTracker - MyTracker - Основные…
11. BI-аналитика. Обзор Power BI - Power Query: вводная часть - DAX: вводная часть - Визуализация: вводная часть - Визуализация: фильтры, гистограммы и графики - Визуализация: карты, таблицы и матрицы - Визуализация: как сделать отчёт интерактивным - Визуализация…
12. Основы статистики и теории вероятностей advanced. Gentle introduction. Теория вероятностей в Python - Оценивание - Проверка гипотез: теория - Проверка гипотез: практика - Совместные распределения - Исследование зависимостей - Временные ряды - Дополнительные г…
13. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие. Подготовка к поиску работы - Составление резюме - Поиск работы - Выполнение тестовых заданий - Подготовка к собеседованию и его прохождение - Принятие офера и выход на работу - Профессиональное развитие и карь…

Чему вы научитесь

• Освоите и сможете применять: аналитика и ml. базовые математические объекты и sympy. необходимые функции и некоторые дополнительн…
• Научитесь уверенно работать с темой: business understanding. с чего начинается работа с данными.
• Научитесь анализировать и применять: анализ данных в «яндекс метрике».
• Освоите и сможете применять: поможете банку спрогнозировать платёжеспособность клиента.
• Освоите и сможете применять: выгрузка данных с помощью sql.