Ok, Data!

Програма курсу

Вступ та робота з даними

На цьому курсі починають з основ роботи з даними. Розглядають типи даних та їх значення для проектів. Дізнаються, де брати дані - всередині проекту та зовні. Розбирають види Data Science та відмінності між ролями Data Engineer та Data Analyst. На практиці готують дані для тренування моделі на прикладі e-commerce.

SQL та робота з базами даних

Далі вивчають основи SQL. Розглядають бази даних, таблиці та атрибути. Обговорюють Big Data та вибір між SQL та NoSQL. На практиці пишуть базові запити: створюють вибірки, з'єднують таблиці та виконують агрегацію даних.

Планування Data Science проектів

Цей блок показує, як правильно підходити до Data Science проектів. Допомагає визначити проблеми для вирішення та формувати гіпотези зростання. Розглядає оцінку впливу гіпотез на продукт та необхідні бізнес-ресурси для початку роботи.

Побудова та оцінка моделей

Тут переходять до практичної побудови моделей. Розглядають типову архітектуру ML проектів та будують власну модель для створення MVP. Оцінюють якість моделей та визначають підходи для чотирьох типів завдань: ціноутворення, класифікація відгуків, розпізнавання зображень та побудова чат-ботів.

Організація ML команди

Цей модуль присвячений побудові Machine Learning команди. Розглядають, кого наймати для MVP проекту та як розподіляти зони відповідальності. Обговорюють Agile практики для управління DS/ML проектами та їх відмінності від традиційної розробки.

LTV та аналіз відтоку клієнтів

Практичний блок про роботу з клієнтськими даними. Роблять прогнози LTV за допомогою статистичних методів та DS підходів. Аналізують передбачення відтоку клієнтів та вчать приймати рішення на основі churn моделей. Показують, як сегментування клієнтів допомагає в оптимізації бізнесу.

NLP для підтримки клієнтів

Модуль про застосування обробки природної мови. Розглядають оптимізацію роботи support команди за допомогою NLP та active learning. Застосовують алгоритми для визначення тем та обробки коментарів. Обговорюють випадки використання алгоритмів навчання без вчителя.

Візуалізація даних та Power BI

Повний цикл роботи з візуалізацією. Знайомляться з основними інструментами: Excel, Tableau, PowerBI, QlikView, Pentaho, Birst. Потім переходять до практичної роботи в Power BI: з'єднують джерела даних, створюють діаграми, використовують фільтри, налаштовують dashboard та експортують результати.

Впровадження NLP рішень

Завершальний модуль про інтеграцію NLP в бізнес. Розглядають стандартний NLP pipeline від постановки бізнес-завдання до вибору компонентів. Покривають розмітку даних, тренінг нейронних мереж та метрики оцінки. Показують, як інтегрувати технічне рішення з інфраструктурою бізнесу.

Для кого цей курс

Курс розрахований на проектних менеджерів, продукт менеджерів, бізнес-аналітиків та власників бізнесу. Викладачі мають досвід роботи у різних компаніях. Учасники отримують персональні консультації з розвитку кар'єри, допомогу з покращенням резюме та пошуком вакансій. Можливе повернення коштів після двох занять.