Программа

Вы поймете, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning и научитесь работать с рекомендательными системами. Освоите такие инструменты как Python и Hadoop, а также узнаете особенности библиотек данных Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly.

Курс состоит из 6 блоков, после каждого вы создадите итоговый проект, который можно использовать для портфолио. Вас ждёт изучение Machine Learning, Python, SQL, продвинутой математики для ML, обработки естественного языка (NLP), математической статистики, рекомендательных систем, машинного зрения, визуализации и презентация данных. В конце обучения вам предстоит защитить дипломный проект, а после получите сертификат об успешном прохождении курса.

Блок 1: «Получение и подготовка данных: SQL»
- Введение в блок SQL
- Извлечение и фильтрация данных
- Преобразование и сортировка данных
- Группировка данных
- Введение в базы данных
- Объединение таблиц
- Вложенные запросы
- Обновление, добавление и удаление данных
- Создание, изменение и удаление таблиц
- Advanced
- Обзор основных программ
Блок 2: «Python для анализа данных»
- Введение в Python
- Типы данных, функции, классы, ошибки
- Строки, условия, циклы
- Списки и словари в Python
- Пакеты, файлы, Pandas - начало
- Pandas: продолжение
- Визуализация данных
- Базы данных и статистика
- Многопоточность
- Веб-сервер flask и контроль версий GIt
- Итоговый проект
Блок 3: «Построение Machine Learning моделей»
- Знакомство с машинным обучением
- Линейная регрессия
- Бинарная классификация
- Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации
- Решающие деревья
- Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
- Feature Engineering, Feature SelectionГрадиентный бустинг
- Воркшоп: предсказание оттока и прогноз продаж
- А/B тестирование
- Обучение без учителя
- Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Блок 4: «Нейронные сети и NLP»
- Введение в нейронные сети
- Обучение нейросетей
- Глубокое обучение на практике
- Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
- Свёрточные нейронные сети
- Введение в NLP, понятие ембеддинга
- Рекурентные нейронные сети
- Нейросети с вниманием, трансформеры
- Metric learning, обучение без учителя
- Обучение с подкреплением в нейросетях
- Итоговый проект
Блок 5: «Рекомендательные системы»
- Введение
- Метрики и бейзлайны
- Матричное разложение
- Рекомендации через поиск ближайших соседей
- Гибридные рекомендательные системы
- Итоговый проект
Блок 6: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации

Чему научат на курсе

—

Использовать Python и библиотеки анализа данных

—

Строить модели машинного обучения

—

Использовать сложную математику для Data Science

—

Работать SQL

О школе

4.6

16 отзывов

82 курса

ProductStar

ProductStar — это онлайн-школа, которая обучает диджитал профессиям на прикладных кейсах российских и международных компаний. Их курсы рассчитаны на маркетологов, топ-менеджеров, разработчиков, аналитиков, продуктовых и проектных менеджеров.

Спикеры школы — специалисты в своей области из ведущих компаний, таких как Skyeng, Сбербанк, Booking.com и др. Лучшие ученики получат рекомендации от спикеров курса.