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