Програма курсу

Курс будується за принципом від простого до складного. Кожен наступний модуль базується на знаннях з попередніх.

Основи Python та робота з даними

На цьому курсі починають з основ програмування. Спочатку вчать, як працювати з Python - встановлюють необхідні програми, розбираються зі змінними та типами даних. Потім переходять до умовних операторів, циклів та функцій. У другому модулі вивчають структури даних - списки, кортежі та словники. Вчать читати дані з файлів та проводити базове очищення інформації.

Аналіз даних з Pandas

Третій модуль присвячений бібліотеці Pandas. Тут вчать працювати з табличними даними - вибирати потрібні рядки, фільтрувати інформацію, об'єднувати різні набори даних. Особливу увагу приділяють роботі з пропущеними значеннями та групуванню даних для отримання зведених результатів.

Візуалізація та статистика

У четвертому модулі вчать візуалізувати дані за допомогою бібліотек Matplotlib та Seaborn. Студенти створюють різні типи графіків - стовпчикові, точкові, гістограми. П'ятий модуль охоплює статистичний аналіз - від базових показників до кореляційного та регресійного аналізу. Вчать перевіряти гіпотези та інтерпретувати результати.

Машинне навчання з Scikit-learn

Шостий та сьомий модулі знайомлять з машинним навчанням. Спочатку розглядають основні концепції - контрольоване та неконтрольоване навчання, методи оцінки моделей. Потім переходять до практичної роботи з бібліотекою Scikit-learn - будують моделі класифікації та регресії, навчають алгоритми та роблять прогнози.

Фінальний проєкт

Завершується курс практичним проєктом. Студенти застосовують усі отримані навички до реального набору даних - від очищення та аналізу до побудови моделей машинного навчання. Результати презентують у вигляді звіту з висновками.

Формат навчання

Заняття проходять у вечірній час з 19:00 до 22:00 або у вихідні з 10:00 до 13:00. Кожен студент отримує підтримку ментора протягом усього курсу. Значну частину навчання займає практика на реальних проєктах. Система оцінки дозволяє відстежувати прогрес. Підсумком стає дипломний проєкт, який демонструє засвоєні навички.

Що включено

Видається диплом/сертифікат

Гнучкий графік

Супровід ментора

Python для Data Science

Про курс

Програма курсу

Основи Python та робота з даними

Аналіз даних з Pandas

Візуалізація та статистика

Машинне навчання з Scikit-learn

Фінальний проєкт

Формат навчання

Що включено

Про школу

DAN IT Education

Інші курси школи

Excel

Graphic design

Quality Assurance (QA)