Полный курс по Data Science

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Полный курс по Data Science» от Училкин - uchilkin.ru

1. Введение в профессию - 24 часа. Введение в онлайн обучение. Обзор профессии Data Scientist.
2. Основы программирования на Python - 24 часа. Введение в программирование на Python. Основные типы данных в Python. Условные операторы. Циклы. Функции — базовое и продвинутое использование. Стандарты оформления кода в Python.
3. Python для анализа данных - 24 часа. Инструменты для Data Science. Анализ данных на основе библиотек NumPy и Pandas. Визуализация данных с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly. Очистка данных и Feature Engineering. Объектно-ориентированное программирование и…
4. Подгрузка данных - 24 часа. Выгрузка данных из разных источников с помощью Python. Парсинг HTML-страниц из Интернета и API. Основы языка SQL для работы с базами данных. Выгрузка информации из баз данных с помощью SQL и Python. Проект. Анализ вакансий из базы…
5. Разведывательный анализ данных - 24 часа. Введение в разведывательный анализ данных на Python. Основы математической статистики и проверка статистических гипотез. Основы A/B-тестирования. Проектирование признаков (Feature Engineering). Проектирование и управл…
6. Введение в машинное обучение - 24 часа. Теория машинного обучения. Обучение с учителем: классификация и регрессия. Обучение без учителя: кластеризации и понижения размерности. Валидация данных и оценка качества моделей. Отбор и селекция признаков. Оптимизация…
7. Математика в машинном обучении. Часть I - 24 часа. Линейная алгебра в контексте линейных методов. Математический анализ и методы оптимизации в контексте задачи оптимизации. Проект. Прогнозирование длительности поездки в такси.
8. Математика в машинном обучении. Часть II - 24 часа. Теория вероятности в контексте методов машинного обучения. Математика в контексте алгоритма деревьев решений. Математика в контексте ансамблевых методов. Математика в контексте обучения без учителя: кластери…
9. ML в бизнесе - 24 часа. Прогнозирование временных рядов. Построение рекомендательных систем. Подготовка модели к production и deploy. Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах. Воспроизводимость и контейнеризация приложений. Сервисная архитектура…
10. Финальный проект - 24 часа. По итогам вашего обучения вам предстоит самостоятельно выполнить дипломный проект на выбранную тематику, показав все, чему вы научились в процессе обучения. В конце дипломного проекта вам предстоит подготовить свое решение и презен…
11. Введение в Deep Learning (бонусный раздел) - 24 часа. Введение в нейронные сети. Фреймворки для глубокого обучения. Математика для нейронных сетей. Введение в CV. Сверточные нейронные сети. Fine-tuning & Transfer Learning. Введение в NLP. Рекуррентные нейронн…
12. Введение в Deep Learning (бонусный раздел) - 24 часа. Современные хранилища данных. Экосистема Hadoop.

Чему вы научитесь

• Введение в разведывательный анализ данных на Python. Основы математической статистики и проверка статистических гипотез. Основы A/B тестирования. Проектирование признаков (Fea…
• Разберётесь в основах программирование на python. основные типы данных в python. условные операторы. циклы. функции базовое и продвинутое использование. стандарты оформления кода в…
• Разберётесь в основах нейронные сети. фреймворки для глубокого обучения. математика для нейронных сетей. введение в cv. сверточные нейронные сети. fine tuning & transfer lear…
• Разберётесь в основах онлайн обучение. обзор профессии data scientist.
• Разберётесь в теме: python для анализа данных.