Data Scientist с нуля до PRO

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Data Scientist с нуля до PRO» от Училкин - uchilkin.ru

1. Введение (1 неделя) - 24 часа. Вы сможете сформулировать для себя реальные цели обучения, узнаете, в чем ценность DS для бизнеса, познакомитесь с основными задачами дата-сайентиста и разберетесь, как строится разработка любого DS-проекта. INTRO-1. Как учиться…
2. Проектирование разработки (5 недель) - 24 часа. Вы научитесь работать с основными типами данных с помощью языка Python и сможете применять в повседневной работе циклические конструкции, условные операторы и функции. PYTHON-1. Основы Python. PYTHON-2. Погружен…
3. Основы математики (7 недель) - 24 часа. MATH-1. Числа и выражения. MATH-2. Уравнения и неравенства. MATH-3. Основные понятия теории функций. MATH-4. Основы геометрии: планиметрия, тригонометрия и стереометрия. MATH-5. Множества, логика и элементы статистики.…
4. Работа с данными (8 недель) - 24 часа. На этом этапе вы овладеете базовыми навыками работы с данными: научитесь подготавливать, очищать и преобразовывать данные так, чтобы они были пригодны для анализа. Кстати, об анализе: вы будете анализировать данные с пом…
5. Подгрузка данных (6 недель) - 24 часа. Вы сможете выгружать данные из разных форматов и источников. А поможет вам в этом SQL — язык структурированных запросов. Вы научитесь использовать агрегатные функции, соединения таблиц и сложные объединения. PYTHON-16. К…
6. Статистический анализ данных (7 недель) - 24 часа. Разведывательный анализ данных (EDA) — вот, что окажется в центре вашего внимания. Вы познакомитесь со всеми этапами такого анализа и научитесь проводить его с помощью библиотек Statsmodels, Scikit Learn, Sea…
7. Введение в машинное обучение (9 недель) - 24 часа. Вы познакомитесь с ML-библиотеками для моделирования зависимостей в данных. Вы сможете обучить основные виды ML-моделей, провести валидацию, интерпретировать результаты работы и выбрать важные признаки (featu…
8. Математика и машинное обучение. Часть 1 (6 недель) - 24 часа. Вы сможете решать практические задачи с помощью ручного счета и Python (векторные и матричные вычисления, работа с множествами, исследование функций с помощью дифференциального анализа). MATH&ML-1.…
9. Математика и машинное обучение. Часть 2 (6 недель) - 24 часа. Вы познакомитесь с основными понятиями теории вероятности и математической статистики, алгоритмами кластеризации, а также научитесь оценивать качество произведенной кластеризации и представлять рез…
10. Дискретная математика (4 недели) - 24 часа. MATH&MGU-1 Множества и комбинаторика. MATH&MGU-2 Логика. MATH&MGU-3 Графы. Часть 1. MATH&MGU-4 Графы. Часть 2.
11. ML в бизнесе (8 недель) - 24 часа. Вы научитесь использовать ML-библиотеки для решения задачи временных рядов и рекомендательных систем. Вы сможете обучить ML-модель и провести её валидацию, а также создать работающий прототип и запустить модель в веб-интерфе…
12. Профориентация (10 недель) - 24 часа. ML или CV: на этом этапе вам наконец предстоит сделать выбор, по какому пути двигаться дальше. Мы расскажем о каждой специализации и предложим решить несколько практических задач, чтобы вам было проще определиться.
13. Трек ML - Engineer (29 недель) - 24 часа. В ML-треке вы научитесь решать углубленные задачи машинного обучения, овладеете компетенциями дата-инженера, отточите навык работы с библиотеками Python. Также вы научитесь создавать MVP (минимально жизнеспособную вер…
14. Трек CV - Engineer (29 недель) - 24 часа. На CV-треке вы научитесь решать такие задачи компьютерного зрения, как классификация изображений, сегментация и детекция, генерация и стилизация картинок, восстановление и повышение качества фотографий. Кроме того, вы…
15. Deep Learning и нейронные сети (бонус) - 24 часа. Где применяются нейросети? Как обучить нейронную сеть? Что такое Deep Learning? Ответы на эти вопросы вы узнаете в бонусном разделе DL.

Чему вы научитесь

• Освоите и сможете применять: ml или cv на этом этапе вам наконец предстоит сделать выбор, по какому пути двигаться дальше. мы расскажем о каждой специализации и предложим решить несколько практических задач,…
• Вы сможете выгружать данные из разных форматов и источников. А поможет вам в этом SQL язык структурированных запросов. Вы научитесь использовать агрегатные функции, соединения…
• Вы научитесь работать с основными типами данных с помощью языка Python и сможете применять в повседневной работе циклические конструкции, условные операторы и функции. P…
• Вы сможете решать практические задачи с помощью ручного счета и Python (векторные и матричные вычисления, работа с множествами, исследование функций с помо…
• Освоите основы: math 1. числа и выражения. math 2. уравнения и неравенства. math 3. основные понятия теории функций. math 4. основы геометрии планиметрия, тригонометрия и стереометрия. math 5.…