Программа

Курс подойдёт для тех, кто хочет получить информацию в более сжатые сроки и освоить профессию Data Scientist на уровне junior. Программа состоит из 6 разделов. За время обучения вы будете отрабатывать навыки на специальных тренажёрах, выполните 8 проектов для портфолио и поучаствуете в соревнованиях и хакатонах. В процессе вам поможет ментор с реальным опытом в Data Science.

Есть тарифы «Базовый», «Оптимальный» и «VIP».

Основы программирования на Python + Python для анализа данных
- Введение в программирование на Python
- Анализ данных в Pandas и NumPy
- Визуализация, очистка данных и Feature Engineering
- Работа c файлами, HTML-страницами и API
Подгрузка данных
- Выгрузка данных из разных источников с помощью Python
- Выгрузка баз данных с помощью SQL
- Выбор подходящих данных для решения задач
Разведывательный анализ данных
- Разведывательный анализ с помощью Pandas, Numpy
- Основы статистики и проверка статистических гипотез
- ML-эксперименты
- Использование ML-Flow
- Feature Engineering
Введение в машинное обучение
- Задачи классификации, регрессии и кластеризации
- Отбор и селекция признаков
- Валидация данных
- Оптимизация гиперпараметров и улучшение качества модели
Математика и углубленное машинное обучение
- Линейная алгебра
- Матанализ и методы оптимизации
- Основы теории вероятности
- Основные модели машинного обучения
- Оценка качества алгоритмов
ML в бизнесе
- Математические и ML модели временных рядов
- Рекомендательные системы
- Мachine Learning в production
- Оценка эффективности моделей в реальных бизнес-задачах
- Дополнительные модули по Deep Learning и Data Engineering

Чему научат на курсе

—

Использовать основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов

—

Получать данные из веб-источников или по API

—

Визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib

—

Создавать модели с помощью классического машинного обучения для решения задач Data Science

—

Оценивать качество модели вне зависимости от задачи

—

Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных

—

Строить математические и ML модели с использованием временных рядов

—

Применять алгоритмы для рекомендательных систем

—

Интегрировать решение в продакшн и в бизнес в целом

О школе

4.3

47 отзывов

74 курса

SkillFactory

Образовательную платформу SkillFactory создали в 2016 году Александр Турилин и Александр Ерошкин. SkillFactory — онлайн-школа с инженерным профилем. Большинство курсов посвящены темам Data Science, аналитике данных, программированию, а также сфере digital.

Среди преподавателей и экспертов SkillFactory — сотрудники ведущих российских компаний: Яндекс, Ozon, X5 Retail Group, Lamoda, Вконтакте. Менторы проверяют и комментируют домашние задания студентов, помогают разобраться в темах, если что-то непонятно. С организационными вопросами студенты могут обращаться к координатору курса, а на сайте Скилфактори оставлять отзывы и проходить блиц-опросы.

Оставьте свой отзыв

Так вы сделаете рейтинг школ более точным и поможете другим выбрать хороший курс

Оставить отзыв

Полный курс по Data Science

Основы программирования на Python + Python для анализа данных

Подгрузка данных

Разведывательный анализ данных

Введение в машинное обучение

Математика и углубленное машинное обучение

ML в бизнесе

Оставьте отзыв