Скидки на курсы ждут в личном кабинете. Нажмите тут
Есть рассрочка Поддержка куратора Домашние задания

Основы Data Science

Основы Data Science
Формат
Онлайн
Длительность
5 месяцев
Уровень
Для специалистов
Документ
Удостоверение
Трудоустройство
Нет
Программа

Курс будет полезен бизнес-аналитикам, финансистам, руководителям финансовых, маркетинговых и стратегических подразделений. Вы изучите анализ данных с помощью Python, методы машинного обучения, решение проблем при работе с данными, а также затронете общую математику.

Программа длится 7 месяцев и разделена на 4 модуля. После прохождения курса вы получите удостоверение о повышении квалификации.

  • Анализ данных с помощью Python

    • Синтаксис Python: типы данных, операции, функции, циклы и списки.
    • Чтение, запись и изменение данных из файлов.
    • Базовые библиотеки для работы с данными и машинного обучения.
    • Вывод результатов анализа в текстовом и графическом виде.
  • Общая математика

    • Вектор (определение, нулевой вектор, коллинеарность, длина).
    • Сложение, вычитание и умножение векторов.
    • Координаты векторов (сложение, вычитание, умножение).
    • Единичные вектора.
    • Линейная комбинация и линейное преобразование векторов, скалярное произведение.
    • Матрица.
    • Операции над матрицами.
    • Транспонирование матрицы.
    • Ранг и определитель матрицы.
    • Метод Гаусса.
    • Генеральная совокупность. Выборка.
    • Типы данных.
    • Среднее арифметическое / Мода / Медиана.
    • Дисперсия / Стандартное отклонение / Коэффициент вариаций.
    • Нормальное распределение.
    • Центральная предельная теорема.
    • t-критерий Стьюдента (p-value).
    • Z-статистика.
    • Квартили.
    • Доверительный интервал.
    • Мера различий (Нулевая гипотеза).
    • А/B тесты.
    • Ковариация.
    • Корреляция.
    • Практическая работа №3: «Линейная алгебра + математическая статистика».
    • Финальный тест.
  • Data Science

    • Практическое применение машинного обучения.
    • Типы задач, алгоритмы и методы их решения.
    • Способы машинного обучения: обучение с учителем.
    • Способы машинного обучения: обучение без учителя.
  • Решение проблем при работе с данными

    • Борьба с переобучением и недообучением.
    • Оценка качества алгоритма и метрики качества.
    • Несбалансированные выборки и отбор признаков.
    • Визуализация и интерпретация данных.
Чему научат на курсе
Работе с данными
Программированию
Математическим расчётам
Методам машинного обучения
О школе
SF Education
рейтинг 5.0
6 отзывов
70 курсов
SF Education

SF Education — финансовый онлайн-университет. Обучают с 2014 года. Проводят курсы по финансам, консалтингу, менеджменту, бизнес-аналитике и юриспруденции. Преподаватели — это практикующие эксперты из ведущих компаний, таких как Сбербанк, ВТБ, J.P. Morgan, Goldman Sachs, Wells Fargo, EY и др.

В онлайн-университете есть как программы, где вы полностью осваиваете специальность с нуля, так программы для развития отдельных профессиональных навыков.

Оставить отзыв
Оставьте свой отзыв
Так вы сделаете рейтинг школ более точным и поможете другим выбрать хороший курс

Информация носит ознакомительный характер и может отличаться от указанной на сайтах школ-партнёров. Актуальную стоимость и описание программ вы можете узнать на сайте школы.